🧪 实验调度指南
在科研与开发领域，实验调度是优化资源利用、提升效率的核心环节。无论是实验室设备管理还是分布式任务分配，合理规划实验流程能显著降低冗余与风险。
💡 核心概念
- 目标：最大化实验资源利用率，最小化等待时间
- 方法：基于优先级、依赖关系与资源限制的动态规划
- 工具：常见的调度框架如Airflow、Kubernetes CronJob
🚀 应用场景
- 科研实验：多步骤化学反应的顺序优化（例如：试剂准备→反应→纯化→检测）
- 机器学习训练：分布式集群中批量任务的负载均衡
- 硬件测试：自动化测试设备的时隙分配（如：GPU/显卡资源调度）
✅ 实践建议
- 使用可视化工具监控实验依赖图（如：实验流程图工具）
- 设置弹性超时机制应对突发资源冲突
- 优先级策略需结合实验价值与时间敏感性
📌 扩展阅读
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