Исследование влияния различных параметров на вычислительную мощность процессора

Развитие систем радиофизических исследований, например, в области радиоастрономии, требует значительных технических ресурсов, в том числе и вычислительной мощности процессоров, применяемых в аппаратуре обработки спектров изучаемых сигналов. Применение для решения этой задачи ЭВМ в свою очередь заставляет рассматривать их энергетические и вычислительные мощности. Применяемые для локального питания радиофизических систем устройства сбора энергии имеют ограничения по ёмкости, что накладывает ограничения на вычислительные мощности. Соответственно, исследование параметров центрального процессора, в том числе быстродействия, является актуальной задачей. В данной работе проводится анализ скорости работы процессора на основе различных характеристик, таких как тактовая частота, количество ядер, объем кэш-памяти и другие. Показаны возможности определения оптимальных параметров для достижения максимального быстродействия процессора при выполнении различных задач. Предложена методика сравнительного анализа процессоров различных производителей и моделей с помощью специализированных программных средств. Полученные в работе результаты в дальнейшем позволят определить наиболее эффективные подходы для повышения производительности компьютерных систем.

1. Saravanan V., Chandran S. K., Punnekkat S., Kothari D. P. A study on factors influencing power consumption in multithreaded and multicore CPUs // WSEAS Transactions on Computers. 2011. 10 (3). 93-103.

2. Anpalagan A., Kothari D. P., Woungang I., Obaidat M. S. An analytical study of resource division and its impact on power and performance of multi-core processors // The Journal of Supercomputing. 2014. 68. 3. 1265-1279. DOI: 10.1007/s11227-014-1086-0

3. Isci C., Martonosi M. Runtime power monitoring in high-end processors: Methodology and empirical data // Proceedings. 36th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture, 2003. MICRO-36. 2023, P. 93-104. DOI: 10.1109/MICRO.2003.1253186

4. Titarenko L., Kharchenko V., Puidenko V., Perepelitsyn A., Barkalov A. Hardware-Based Implementation of Algorithms for Data Replacement in Cache Memory of Processor Cores // Computers. 2024. 13, 7. 166. DOI: 10.3390/computers13070166

5. Wu B., Zhang Z. Optimizing multiplier design for enhanced processor performance // Applied and Computational Engineering. 2024. 38. 280-287. DOI: 10.54254/2755-2721/38/20230564

6. Тарасов И. Е., Советов П. Н., Люлява Д. В., Мирзоян Д. И. Методика проектирования специализированных вычислительных систем на основе совместной оптимизации аппаратного и программного обеспечения // Russian Technological Journal / Российский технологический журнал. 2024. 12 (3). 37-45. DOI: 10.32362/2500-316X-2024-12-3-37-45