随着大型复杂计算需求的扩大,人们把高性能计算更多的应用于数据挖掘、图像处理业务、基因测序对比处理等数据处理领域。科学计算规模的迅速膨胀,传统的串行计算已不能满足需求,从而提出了并行计算的概念。并行计算是相对于串行计算来说的,它将进程相对独立的分配在不同的节点上,由各自独立的操作系统调度,享有独立的CPU和内存资源,进程间通过消息传递相互交换信息。但是,除了近年来逐步完善并走向实用化的数据流计算机之外,50年来计算机系统结构虽取得重大进展,但并没有发生革命性的变化,现在实用化的计算机是以冯.诺依曼机器为原型,在此基础上加入并提高并行处理实现的手段和并行处理的能力。MPI是1994年5月宣布的一种消息传递接口,为消息传递程序提供的标准程序库,MPI以独立的语言形式来定义这个接口库,并提供了与Fortran和C语言的绑定,是目前高效率的超大规模并行计算最可信赖的并行计算平台。因此,本文从研究任务分配、负载平衡出发,改进了MPICH任务分配上的缺点,构建了一个基于MPICH的负载平衡模型。模型使用相对处理速度的概念,把每个节点的处理能力进行量化,调度节点根据每台节点处理能力的权重值来分配任务,以达到整个系统的负载平衡。为了充分利用Internet上广泛分布的空闲资源,目前已有多个分布式计算项目,如:SETI@Home,GIMPS等等,这些项目己经证实了这种计算模型的可行性。但这些系统的缺陷是:资源高度不稳定、用户信任度低、通信带宽有限、延迟大。为了弥补并行计算机系统这个缺陷,负载均衡技术得到了人们的关注并迅速发展。本文对变换关键路径算法进行改进,提出一种基于有向非循环图的任务调度算法,先从理论上分析了调度思想的差异和调度结果的不同,然后借助并行计算环境对该算法与修改关键路径算法作了比较与分析。