社会生活的需要促进了信息科学的产生和发展,同时信息科学的发展对人类社会的生活、生产和技术进步起着极大的推动作用。通常,一组以高速网络连接的分布式的具有不同计算能力的机器可定义为一个异构计算系统。异构系统已成为了当今人类生活不可或缺的重要部分。然而,在信息技术发展的过程中,我们不得不面对系统中出现的众多越来越严重的亟待解决的问题,如巨大的能量消耗带来的技术难题、电力成本以及由能耗引起的包括生态环境在内的巨大附加代价等。所以对广泛存在的异构系统进行研究很有必要,尤其是系统中的能耗问题。对系统中的能量消耗进行优化不仅可以通过硬件设计来实现,也可以通过软件的方法来达到目标。动态电压调节技术(Dynamic Voltage Scaling,DVS)和动态电源管理技术(Dynamic Power Management,DPM)作为协同软硬件能耗优化的桥梁应运而生并被广泛使用。任务调度作为计算系统中的核心部分,起着对计算资源进行全局管理和分配的关键作用。将调度算法与DVS技术或DPM技术进行结合成为了优化系统能量消耗的一个重要手段。本文针对异构计算系统提出了一个基于动态电压调节技术的频率均衡节能调度(Energy-Efficient Scheduling with Frequency Equalization,ESFE)算法。ESFE算法的目标是减小任务完成时间的同时尽量降低系统的能量消耗。首先,ESFE算法将应用中的路径集进行提取;接着,为了能够得到一个合理的调度结果,ESFE算法基于路径集对应用进行重构;最后,为了达到节省系统能量消耗的目标,算法采取一个递进的方式来均衡任务的运行频率。为了验证算法的有效性,实验时使用了大量随机产生的应用以及两个现实应用来对算法进行检验,实验结果表明所提出的ESFE算法在调度长度和能量消耗上优于两个对比算法。本文针对云计算场景,提出了一个基于SLA(Service Level Agreement)的节能调度(SLA-based Energy-Efficient Scheduling,SLAES)算法。SLAES算法旨在满足SLA性能约束的同时最小化系统的能量消耗。首先,SLAES算法对系统中的高能量消耗处理器进行全面的考虑来最小化高能量消耗处理器的使用数量;接着,SLAES算法尝试将任务从一个高能量消耗处理器上迁移到一个低能量消耗处理器上来节约系统的能量消耗;最后,SLAES算法基于DVS技术采取了一个更加有效的方式来对任务间的处理器空闲时间进行分配。为了验证算法的有效性,实验时使用了大量随机产生的应用以及两个现实应用来对算法进行测试,实验结果表明SLAES算法能够有效地节省系统的能量消耗。