Остання редакція: 2025-06-08
Анотація
Розроблено інноваційний метод багатопроцесорного експорту анімацій, який використовує адаптивний розподіл системних ресурсів для паралельної обробки кадрів. На відміну від традиційних систем послідовного експорту, запропонований метод забезпечує оптимальне використання багатоядерних архітектур сучасних процесорів через динамічне управління робочими процесами та інтелектуальний моніторинг системного навантаження. Проведено експериментальне дослідження ефективності методу з порівняльним аналізом продуктивності відносно традиційних підходів.
Abstract.
An innovative method for multiprocessor animation export has been developed, which uses adaptive allocation of system resources for parallel frame processing. Unlike traditional sequential export systems, the proposed method ensures optimal use of multicore architectures of modern processors through dynamic management of workflows and intelligent monitoring of system load. An experimental study of the effectiveness of the method with a comparative analysis of performance relative to traditional approaches has been conducted.
Ключові слова
Посилання
1. Amdahl G.M. Validity of the single‐processor approach to achieving large scale computing capabilities / G.M. Amdahl // Proceedings of the April 18–20, 1967, Spring Joint Computer Conference. – ACM, 1967. – Pp. 483–485.
2. Quinn M.J. Parallel Programming in C with MPI and OpenMP / M.J. Quinn. – New York: McGraw-Hill Education, 2004. – 322 с.
3. Яровий A.A. Багаторівневі паралельні-ієрархічні системи та їх комп’ютерне моделювання/ A.A. Яровий // Методи та системи оптико-електронної і цифрової обробки зображень та сигналів. – Вінниця: ВНТУ, 2012. – Т. 24, № 2. – С. 50–51.
4. Hennessy J.L., Patterson D.A. Computer Architecture: A Quantitative Approach / J.L. Hennessy, D.A. Patterson. – 5-th ed. – Burlington, MA: Morgan Kaufmann, 2012. – 912 с.
5. Grama A., Gupta A., Karypis G., Kumar V. Introduction to Parallel Computing / A. Grama, A. Gupta, G. Karypis, V. Kumar. – 2-nd ed. – Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall, 2003. – 494 с.
6. Pacheco P.S. An Introduction to Parallel Programming / P.S. Pacheco. – Burlington, MA: Morgan Kaufmann, 2011. – 312 с.
7. Foster I. Designing and Building Parallel Programs: Concepts and Tools for Parallel Software Engineering / I. Foster. – Reading, MA: Addison-Wesley, 1995. – 260 с.
8. Tanenbaum A.S., Bos H. Modern Operating Systems / A.S. Tanenbaum, H. Bos. – 4-th ed. – Upper Saddle River, NJ: Pearson, 2015. – 1 136 с.
9. McCool M., Reinders J., Robison A. Structured Parallel Programming: Patterns for Efficient Computation / M. McCool, J. Reinders, A. Robison. – Burlington, MA: Morgan Kaufmann, 2012. – 350 с.
10. Sorin D.J., Hill M.D., Wood D.A. A Primer on Memory Consistency and Cache Coherence / D.J. Sorin, M.D. Hill, D.A. Wood. – San Rafael, CA: Morgan & Claypool, 2011. – 198 с.
11. McKee S.A. Reflections on the Memory Wall / S.A. McKee. – Proceedings of the 1st Workshop on Memory Performance: Dealing with Applications, Systems and Architectures. – IEEE Computer Society, 2004. – Pp. 124–136.
12. Blumofe R.D., Leiserson C.E. Scheduling Multithreaded Computations by Work Stealing / R.D. Blumofe, C.E. Leiserson // Journal of the ACM. – 1999. – Vol. 46, № 5. – Pp. 720–748.
13. Kumar V., Grama A., Gupta A., Karypis G. Introduction to Parallel Computing: Design and Analysis of Algorithms / V. Kumar, A. Grama, A. Gupta, G. Karypis. – Redwood City, CA: Benjamin/Cummings, 1994. – 384 с.
14. Hager G., Wellein G. Introduction to High Performance