Горбачук, ВасильДунаєвський, МаксимСулейманов, Сеїт-Бекір2022-07-212022-07-212021Горбачук В. М. Прогнозування ефективності багатокомпонентних обчислювальних систем / Василь Горбачук, Максим Дунаєвський, Сеїт-Бекір Сулейманов // Фізико-математичне моделювання та інформаційні технології. - 2021. - Вип. 31. - С. 96-100.1816-1545https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/23477Показано переваги та недоліки відомих у галузі інформаційно-комунікаційних технологій законів Мура, Гілдера, Амдала, Густафсона–Барсіса, пропонуючи при цьому необхідний математичний апарат до побудови подібних законів прогнозування ефективності сучасних багатокомпонентних обчислювальних систем. Цей апарат включає як параметри компонентів обчислювальних систем, так і можливі взаємозалежності між цими параметрами. В цілому прогнозування ефективності обчислювальних систем потребує докладного документування роботи обчислювальних систем даного класу (даної серії) на певних типах завдань з подальшою обробкою отриманих даних. Збір та обробка цих даних мають відбуватися і реєструватися в динаміці за допомогою відповідних інтелектуальних датчиків класу Інтернету речей.The advantages and disadvantages of Mooreʼs, Hilderʼs, Amdalʼs, Gustafson-Barsis laws known in the field of information and communication technologies are shown, offering the necessary mathematical apparatus for constructing similar laws for predicting the efficiency of modern multicomponent computing systems. This apparatus includes both the parameters of the components of computer systems, and possible interdependencies between those parameters. In general, forecasting the efficiency of computer systems requires detailed documentation of the work of computer systems of the class given (the series given) on certain types of tasks with subsequent processing of the data obtained. The collection and processing of this data must take place and be recorded in the dynamics with assistance of appropriate smart sensors of the Internet of Things class.ukрівні паралелізмухмарні обчисленнякоефіцієнт послідовного звуженняприскоренняробоче навантаженнявеликі даністаттяArticle