O escalonamento de tarefas de tempo real é uma área com soluções bem consolidadas em um ambiente com um processador. Contudo, a adição de mais processadores ao sistema traz outros desafios. Os algoritmos que lidam com multiprocessadores podem usar diversas abordagens, com o objetivo de escalonar as tarefas de forma eficiente, para que elas cumpram com seus prazos. A abordagem semi-particionada foi criada com o intuito de combinar os benefícios das estratégias global e particionada, porém, ela tem como ponto negativo a perda da capacidade computacional devido ao processo de sincronização das tarefas. Os servidores mestres-escravo apresentados no quasi-partitioning scheduling, solucionam esse problema de sincronização sem esse tipo de perda. Neste trabalho, os servidores mestres-escravo foram adicionados ao algoritmo semi-particionado Notional Processors, com a finalidade de viabilizar a adoção de estratégias semi-particionadas sem perdas de capacidade computacional. Os resultados obtidos através de simulação mostraram que essa adição trouxe melhorias à implementação original. Entre os benefícios estão a transformação do Notional Processors em um escalonador ótimo, com relação à utilização dos processadores, e uma melhor performance que o algoritmo original, avaliada através do número de preempções e migrações, principalmente quando toda capacidade do sistema é exigida.