Прогнозування ефективності багатокомпонентних обчислювальних систем: Fìz.-mat. model. ìnf. tehnol. 2021, 32:96-100

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 computi...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2021
Hauptverfasser: Gorbachuk, Vasyl, Dunaievskyi, Maksym, Suleimanov, Seit-Bekir
Format: Artikel
Sprache:Ukrainisch
Veröffentlicht: Інститут прикладних проблем механіки і математики ім. Я. С. Підстригача НАН України 2021
Schlagworte:
Online Zugang:https://www.fmmit.lviv.ua/index.php/fmmit/article/view/167
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Physico-mathematical modeling and informational technologies

Institution

Physico-mathematical modeling and informational technologies
_version_ 1867479484499755008
author Gorbachuk, Vasyl
Dunaievskyi, Maksym
Suleimanov, Seit-Bekir
author_facet Gorbachuk, Vasyl
Dunaievskyi, Maksym
Suleimanov, Seit-Bekir
author_institution_txt_mv [ { "author": "Vasyl Gorbachuk", "institution": "Інститут кібернетики імені В.М. Глушкова НАН України, просп. Глушкова 40, 03187, Київ" }, { "author": "Maksym Dunaievskyi", "institution": "Інститут кібернетики імені В.М. Глушкова НАН України, просп. Глушкова 40, 03187, Київ" }, { "author": "Seit-Bekir Suleimanov", "institution": "Інститут кібернетики імені В.М. Глушкова НАН України, просп. Глушкова 40, 03187, Київ" } ]
author_sort Gorbachuk, Vasyl
baseUrl_str http://www.fmmit.lviv.ua/index.php/fmmit/oai
collection OJS
datestamp_date 2021-09-06T08:06:59Z
description 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. References Gorbachuk, V. M. (2008). Parallelnyye metody resheniya zadach dvukhurovnevogo programmirovaniya i ikh primeneniya. Kompyuternaya matematika, 1, 159–165. (In Russian). Sergienko, I. V., Khimich, O. M. (2019). Matematychne modeliuvannia: vid MELM do ekzaflopsiv. Visnyk Natsionalnoi akademii nauk Ukrainy, 8, 37–50. (In Ukrainian). Amdahl, G. (1967). Validity of the single-processor approach to achieving large-scale computer capabilities. AFIPS Conference Proceedings, 30, 483–485. DOI doi.org/10.1145/1465482.1465560 Arthur, W. B., Ermoliev, Yu. M., Kaniovski, Yu. M. (1987). Path-dependent processes and the emergence of macro-structure. European Journal of Operations Research, 30, 294–303. DOI doi.org/10.1016/0377-2217(87)90074-9 Gustafson, J. L. (1988). Reevaluting Amdahlʼs law. Communications of the ACM, 31(5), 532–533.
doi_str_mv 10.15407/fmmit2021.32.096
first_indexed 2026-06-09T01:07:00Z
format Article
fulltext
id oai:ojs2.www.fmmit.lviv.ua:article-167
institution Physico-mathematical modeling and informational technologies
keywords_txt_mv keywords
language Ukrainian
last_indexed 2026-06-09T01:07:00Z
publishDate 2021
publisher Інститут прикладних проблем механіки і математики ім. Я. С. Підстригача НАН України
record_format ojs
resource_txt_mv
spelling oai:ojs2.www.fmmit.lviv.ua:article-1672021-09-06T08:06:59Z Forecasting the efficiency of multicomponent computer systems: Fìz.-mat. model. ìnf. tehnol. 2021, 32:96-100 Прогнозування ефективності багатокомпонентних обчислювальних систем: Fìz.-mat. model. ìnf. tehnol. 2021, 32:96-100 Gorbachuk, Vasyl Dunaievskyi, Maksym Suleimanov, Seit-Bekir рівні паралелізму хмарні обчислення коефіцієнт послідовного звуження прискорення робоче навантаження великі дані levels of parallelism cloud computing coefficient of successive narrowing acceleration workload big data 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. References Gorbachuk, V. M. (2008). Parallelnyye metody resheniya zadach dvukhurovnevogo programmirovaniya i ikh primeneniya. Kompyuternaya matematika, 1, 159–165. (In Russian). Sergienko, I. V., Khimich, O. M. (2019). Matematychne modeliuvannia: vid MELM do ekzaflopsiv. Visnyk Natsionalnoi akademii nauk Ukrainy, 8, 37–50. (In Ukrainian). Amdahl, G. (1967). Validity of the single-processor approach to achieving large-scale computer capabilities. AFIPS Conference Proceedings, 30, 483–485. DOI doi.org/10.1145/1465482.1465560 Arthur, W. B., Ermoliev, Yu. M., Kaniovski, Yu. M. (1987). Path-dependent processes and the emergence of macro-structure. European Journal of Operations Research, 30, 294–303. DOI doi.org/10.1016/0377-2217(87)90074-9 Gustafson, J. L. (1988). Reevaluting Amdahlʼs law. Communications of the ACM, 31(5), 532–533. Показано 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. Інститут прикладних проблем механіки і математики ім. Я. С. Підстригача НАН України 2021-07-07 Article Article application/pdf https://www.fmmit.lviv.ua/index.php/fmmit/article/view/167 10.15407/fmmit2021.32.096 PHYSICO-MATHEMATICAL MODELLING AND INFORMATIONAL TECHNOLOGIES; No. 32 (2021): Physico-mathematical modeling and informational technologies, 2021, Issue 32; 96-100 ФІЗИКО-МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ТА ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ; № 32 (2021): Фізико-математичне моделювання та інформаційні технології, 2021, Вип. 32; 96-100 2617-5258 1816-1545 10.15407/fmmit2021.32 uk https://www.fmmit.lviv.ua/index.php/fmmit/article/view/167/157 Авторське право (c) 2021 Vasyl Gorbachuk, Maksym Dunaievskyi, Seit-Bekir Suleimanov (Автор)
spellingShingle рівні паралелізму
хмарні обчислення
коефіцієнт послідовного звуження
прискорення
робоче навантаження
великі дані
Gorbachuk, Vasyl
Dunaievskyi, Maksym
Suleimanov, Seit-Bekir
Прогнозування ефективності багатокомпонентних обчислювальних систем: Fìz.-mat. model. ìnf. tehnol. 2021, 32:96-100
title Прогнозування ефективності багатокомпонентних обчислювальних систем: Fìz.-mat. model. ìnf. tehnol. 2021, 32:96-100
title_alt Forecasting the efficiency of multicomponent computer systems: Fìz.-mat. model. ìnf. tehnol. 2021, 32:96-100
title_full Прогнозування ефективності багатокомпонентних обчислювальних систем: Fìz.-mat. model. ìnf. tehnol. 2021, 32:96-100
title_fullStr Прогнозування ефективності багатокомпонентних обчислювальних систем: Fìz.-mat. model. ìnf. tehnol. 2021, 32:96-100
title_full_unstemmed Прогнозування ефективності багатокомпонентних обчислювальних систем: Fìz.-mat. model. ìnf. tehnol. 2021, 32:96-100
title_short Прогнозування ефективності багатокомпонентних обчислювальних систем: Fìz.-mat. model. ìnf. tehnol. 2021, 32:96-100
title_sort прогнозування ефективності багатокомпонентних обчислювальних систем: fìz.-mat. model. ìnf. tehnol. 2021, 32:96-100
topic рівні паралелізму
хмарні обчислення
коефіцієнт послідовного звуження
прискорення
робоче навантаження
великі дані
topic_facet рівні паралелізму
хмарні обчислення
коефіцієнт послідовного звуження
прискорення
робоче навантаження
великі дані
levels of parallelism
cloud computing
coefficient of successive narrowing
acceleration
workload
big data
url https://www.fmmit.lviv.ua/index.php/fmmit/article/view/167
work_keys_str_mv AT gorbachukvasyl forecastingtheefficiencyofmulticomponentcomputersystemsfizmatmodelinftehnol20213296100
AT dunaievskyimaksym forecastingtheefficiencyofmulticomponentcomputersystemsfizmatmodelinftehnol20213296100
AT suleimanovseitbekir forecastingtheefficiencyofmulticomponentcomputersystemsfizmatmodelinftehnol20213296100
AT gorbachukvasyl prognozuvannâefektivnostíbagatokomponentnihobčislûvalʹnihsistemfizmatmodelinftehnol20213296100
AT dunaievskyimaksym prognozuvannâefektivnostíbagatokomponentnihobčislûvalʹnihsistemfizmatmodelinftehnol20213296100
AT suleimanovseitbekir prognozuvannâefektivnostíbagatokomponentnihobčislûvalʹnihsistemfizmatmodelinftehnol20213296100