Результаты поиска по 'потоки':
Найдено статей: 212
  1. Рид Р., Кокс М.А., Ригли Т., Мелладо Б.
    Характеристика тестирования центрального процессора на базе процессоров ARM
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 581-586

    Большие научные проекты генерируют данные на всё более возрастающих скоростях. Типичные методы включают в себя хранение данных на диске, после незначительного фильтрования, а затем их обработку на больших компьютерных фермах. Производство данных достигло той точки, когда требуется обработка в режиме on-line, чтобы отфильтровать данные до управляемых размеров. Потенциальное решение включает в себя использование низко затратных процессоров ARM с маленькой мощностью в больших массивах для обеспечения массивного распараллеливания для вычислений потока данных (DSC). Главное преимущество в использовании систем на одном кристалле (SoCs) присуще самой философии этой разработки. Системы на микросхеме, прежде всего, используются в мобильных устройствах и, следовательно, потребляют меньше энергии при своей относительно хорошей производительности. Дано описание тестирования трех различных моделей процессоров ARM.

    Ключевые слова: высокая вычислительная пропускная способность, большие данные, система на ARM чипе, эталонные тесты.
    Reed R.G., Cox M.A., Wrigley T., Mellado B.
    A CPU benchmarking characterization of ARM based processors
    Computer Research and Modeling, 2015, v. 7, no. 3, pp. 581-586

    Big science projects are producing data at ever increases rates. Typical techniques involve storing the data to disk, after minor filtering, and then processing it in large computer farms. Data production has reached a point where on-line processing is required in order to filter the data down to manageable sizes. A potential solution involves using low-cost, low-power ARM processors in large arrays to provide massive parallelisation for data stream computing (DSC). The main advantage in using System on Chips (SoCs) is inherent in its design philosophy. SoCs are primarily used in mobile devices and hence consume less power while maintaining relatively good performance. A benchmarking characterisation of three different models of ARM processors will be presented.

    Keywords: High data throughput, Computing, Big Data, ARM System on Chips, Benchmarking.
    Views (last year): 1.
  2. Лотарев Д.Т.
    Размещение точек Штейнера в дереве Штейнера на плоскости средствами MatLab
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 707-713

    Рассматривается способ локализации точек Штейнера средствами MatLab в задаче Штейнера с потоком на евклидовой плоскости, когда соединяемые точки лежат в вершинах четырех-, пяти- или шестиугольника. Матрица смежности считается заданной. Метод использует способ решения трехточечной задачи Штейнера, в которой дерево Штейнера связывает три точки. Представлена визуализация най- денных решений.

    Ключевые слова: задача Штейнера, точка Штейнера, источник ресурса, потребитель ресурса, трехточечная задача Штейнера, задача для большего числа, понижение размерности.
    Lotarev D.T.
    Allocation of steinerpoints in euclidean Steiner tree problem by means of MatLab package
    Computer Research and Modeling, 2015, v. 7, no. 3, pp. 707-713

    The problem of allocation of Steiner points in Euclidean Steiner Tree is considered. The cost of network is sum of building costs and cost of the information transportation. Euclidean Steiner tree problem in the form of topological network design is a good model of this problem.

    The package MatLab has the way to solve the second part of this problem — allocate Steiner points under condition that the adjacency matrix is set. The method to get solution has been worked out. The Steiner tree is formed by means of solving of the sequence of "three points" Steiner

    Keywords: Steiner problem, Steiner point, source resource, consumer resource, “three points” Steiner problem, task for bigger number, decrease dimension.
    Views (last year): 4.
Pages: « first previous

Indexed in Scopus

Full-text version of the journal is also available on the web site of the scientific electronic library eLIBRARY.RU

The journal is included in the Russian Science Citation Index

The journal is included in the RSCI

International Interdisciplinary Conference "Mathematics. Computing. Education"

Website Copyright © 2009–2026 Institute of Computer Science