A medida que los sistemas heterogéneos recientes comprenden CPUs multicore y múltiples GPUs, la asignación eficiente de múltiples aplicaciones de procesamiento de datos se ha convertido en un objetivo principal para lograr tanto el rendimiento total máximo como la eficiencia. Sin embargo, la orquestación eficiente de múltiples aplicaciones es altamente desafiante porque un estado detallado en tiempo de ejecución, como el tiempo restante esperado y el tamaño de memoria disponible de cada dispositivo informático, está oculto. Para resolver estos problemas, proponemos un marco de asignación dinámica de aplicaciones de procesamiento de datos llamado ADAMS. Las evaluaciones muestran que nuestro marco mejora el tiempo total promedio de ejecución del dispositivo en un 1.85 veces sobre la política de round-robin en el sistema sin memoria compartida con un pequeño conjunto de datos.