任务调度
任务调度是 ZopToken 平台的核心能力之一。
平台会根据任务需求、设备状态和资源条件，将合适的 AI 工作负载分配给可用设备。
适合分布式执行的任务
分布式设备更适合处理可拆分、可验证、可独立执行的任务，例如：
- 批量推理
- 图片或视频相关计算
- 渲染任务
- Embedding 生成
- 数据处理
- OCR
- 语音处理
- 小模型推理
- 自动化计算任务
实际开放任务类型以平台当前阶段为准。
谨慎说明
并非所有 AI 任务都适合分布式设备执行。
对低延迟、高带宽、强同步要求的大模型训练或实时推理任务，通常需要更严格的硬件、网络和调度条件。
因此，ZopToken 当前文档将任务统一描述为 AI 工作负载，不对具体训练、推理或渲染能力作过度承诺。
调度可能考虑的因素
平台可能根据以下因素进行任务分配：
- 设备是否在线
- 设备硬件资源
- 当前设备负载
- 客户端版本
- 任务类型
- 任务优先级
- 网络稳定性
- 历史完成率
- 服务商或设备组策略
任务状态
任务可能出现以下状态：
| 状态 | 含义 |
|---|---|
| Pending | 等待执行 |
| Assigned | 已分配到设备 |
| Running | 正在执行 |
| Completed | 已完成 |
| Failed | 执行失败 |
| Cancelled | 已取消 |
| Retrying | 正在重试 |
状态命名和展示方式以当前平台版本为准。