现代计算机系统中，并行计算已成为处理大规模数据和复杂计算任务的重要手段。然而，由于不同计算节点之间的性能差异，调度并行计算任务变得更加复杂和挑战性。为了更有效地利用计算资源，提高计算效率，研究人员们提出了针对性能差异的并行计算任务调度策略。

一种常见的并行计算任务调度策略是基于异构性能的调度。在异构计算环境中，不同计算节点的性能具有明显的差异。因此，调度策略需要考虑到节点的性能特征，将计算密集型的任务分配给性能较高的节点，而将通信密集型的任务分配给性能较低的节点，以实现整体性能的提升。为了实现这一策略，研究人员们提出了多种调度算法，如最小执行时间优先调度算法、最小松弛度优先调度算法等。这些算法利用节点性能信息和任务特征，实现了任务的有效调度和资源的合理分配。

另一种针对性能差异的调度策略是基于负载均衡的调度。在大规模并行计算系统中，节点的负载情况会发生动态变化，可能导致性能差异的进一步扩大。因此，负载均衡调度策略通过动态监测节点的负载情况，及时调整任务的分配，使得各个节点的负载趋于均衡，从而提高整体的计算性能。为了实现负载均衡调度，研究人员们提出了多种动态调度算法，如基于自适应负载均衡的调度算法、基于任务迁移的负载均衡算法等。这些算法利用节点负载信息和任务执行情况，动态调整任务的分配方式，实现了负载均衡和性能优化。

除了上述两种常见的调度策略外，针对性能差异的并行计算任务调度还存在一些新的研究方向。例如，基于机器学习的调度策略。通过利用机器学习算法对节点性能和负载情况进行建模和预测，可以实现更加智能化和自适应的调度决策，提高系统的性能和资源利用效率。此外，基于任务特征和执行模式的调度策略也备受关注。通过深入挖掘任务的执行特点和需求，优化任务的调度和执行方式，可以进一步提高系统的性能和可扩展性。

总之，面向性能差异的并行计算任务调度策略是一个复杂而重要的研究领域。当前的研究主要集中在基于异构性能和负载均衡的调度策略上，并且在机器学习和任务特征方面也有着广阔的发展空间。未来，随着计算资源的不断增加和计算任务的不断复杂，针对性能差异的并行计算任务调度策略将会变得更加关键和挑战性，需要进一步深入研究和创新。