Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/31465
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorПрихожий, А. А.-
dc.contributor.authorКарасик, О. Н.-
dc.date.accessioned2018-05-15T12:48:19Z-
dc.date.available2018-05-15T12:48:19Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.citationПрихожий, А. А. Кооперативная потоковая модель решения задач большой размерности на многоядерных системах / А. А. Прихожий, О. Н. Карасик // BIG DATA Advanced Analytics: collection of materials of the fourth international scientific and practical conference, Minsk, Belarus, May 3 – 4, 2018 / editorial board: М. Batura [etc.]. – Minsk, BSUIR, 2018. – Р. 378 – 383.ru_RU
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/31465-
dc.description.abstractРассмотрена проблема решения задач большой размерности на многоядерных системах. Предложена кооперативная модель разработки блочно-параллельных алгоритмов и управления выполнением многопоточных приложений. Она оптимизирует порядок выполнения операций и обмен данными, уменьшает общее время выполнения многопоточных приложений посредством сокращения критических путей на графе параллельного алгоритма, увеличивает пропускную способность приложения при росте числа потоков и исключает конкуренцию потоков, назначенных на один процессор.ru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБГУИРru_RU
dc.subjectматериалы конференцийru_RU
dc.subjectзадача большого размераru_RU
dc.subjectкооперативная модельru_RU
dc.subjectблочно-параллельный алгоритмru_RU
dc.subjectмногопоточное приложениеru_RU
dc.subjectмногоядерная системаru_RU
dc.titleКооперативная потоковая модель решения задач большой размерности на многоядерных системахru_RU
dc.typeСтатьяru_RU
Appears in Collections:BIG DATA and Advanced Analytics. Использование BIG DATA для оптимизации бизнеса и информационных технологий (2018)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Prikhozhiy_Kooperativnaya.PDF598.41 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.