本申請(qǐng)公開了一種高性能集群任務(wù)調(diào)度方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，方法包括預(yù)先基于深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建任務(wù)預(yù)測(cè)模型，任務(wù)預(yù)測(cè)模型用于預(yù)測(cè)不同作業(yè)同時(shí)運(yùn)行過程中各用戶任務(wù)的應(yīng)用運(yùn)行時(shí)間。預(yù)先訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度模型，任務(wù)調(diào)度模型用于基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的試錯(cuò)和延遲獎(jiǎng)勵(lì)特征，動(dòng)態(tài)優(yōu)化任務(wù)調(diào)度過程。將高性能集群任務(wù)調(diào)度的當(dāng)前任務(wù)運(yùn)行參數(shù)和計(jì)算參數(shù)輸入至任務(wù)預(yù)測(cè)模型中，得到應(yīng)用運(yùn)行預(yù)測(cè)時(shí)間；基于應(yīng)用運(yùn)行預(yù)測(cè)時(shí)間，調(diào)用任務(wù)調(diào)度模型得到任務(wù)調(diào)度結(jié)果。本申請(qǐng)無需用戶自己設(shè)計(jì)計(jì)算資源，可有效提升高性能集群的利用率和任務(wù)調(diào)度的準(zhǔn)確度。