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计算任务分配的不均衡导致部分节点资源闲置时长明显增加，尤其在多任务并行调度过程中，算力和存储资源的浪费问题愈发突出。天游TY8检测中心目前在调配异构硬件资源时，遇到了硬件性能差异较大带来的瓶颈，这不仅延缓了整体计算效率，也增加了系统负载波动的幅度。算法层面虽尝试优化，但现实硬件架构的限制使得负载均衡难以达到理想状态。

部分场景下会出现计算资源被某些短时高峰任务占用过度，导致后续任务排队时间延长。资源分配策略的复杂度随硬件异构程度上升而加剧，这种复杂性反过来又限制了调度算法的灵活调整。天游TY8检测中心的运维团队在应对时只能依赖经验参数或静态预设，实时调整能力有较大提升空间。

在气象数据采集和模型更新的流程中，更是常常面对数据同步难题。不同来源的数据频率和精度不一致，使得训练时无法形成统一的高质量输入，影响模型的及时迭代。算力需求的峰谷差异也使得部分算力资源短暂空闲，未能被有效利用。

整体来看，资源利用率的提升仍受限于硬件环境和调度手段。异构环境中的任务分配限制造成的效率瓶颈，尚未有显著突破性解决方案。

多任务并行时，节点算力分配不均导致部分资源空闲，异构硬件性能差异让调度难以平滑，短时负载波动加剧排队延迟，天游TY8检测中心的调配多集中在经验参数调整，实时响应仍需进一步磨合。