论文统计评估深度强化学习用于 HPC 作业调度
原文标题：Deep Reinforcement Learning for HPC Job Scheduling: A Statistical Evaluation
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论文系统比较 PPO、A2C、DQN 六种深度强化学习方案（含与不含动作掩码）在两种真实 Slurm 负载上的 HPC 作业调度表现。结果显示同构负载上掩码 DRL 相对随机对照无显著提升，异构负载上 MaskablePPO 三项指标均优于对照，最大有界减速比 LCFS 低 22%，但与其他掩码方案无显著差异。
- 问题
- 深度强化学习用于 HPC 作业调度是否真比动作掩码加启发式更有价值。
- 方法
- 在两种真实 Slurm 负载上，用统一非参数框架比较 PPO、A2C、DQN 含与不含动作掩码共六种方案。
- 结果
- 同构负载上掩码 DRL 相对随机对照无显著提升；异构负载上 MaskablePPO 三项指标均优于对照，最大有界减速比 LCFS 低 22%，但与 MaskableA2C 无显著差异。
- 影响
- 提示 DRL 调度收益高度依赖负载类型，选型前应先做统计显著性验证而非只看启发式对比。
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