КЛАССИФИКАЦИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ И ИСТОЧНИКИ НАГРУЗКИ В ЗАДАЧАХ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ

АННОТАЦИЯ

Целью статьи является систематизация вычислительных ресурсов и источников нагрузки как объекта математического моделирования компьютерных систем. Рассматриваются основные аппаратные компоненты, формирующие вычислительную среду, а также характерные типы нагрузок, определяющие динамику потребления ресурсов. Показано, что корректная классификация ресурсов и нагрузочных факторов является необходимым этапом при построении аналитических и имитационных моделей [1, с. 1–2].

Методы исследования основаны на аналитическом обзоре научных и учебных источников, а также на структурном анализе архитектуры современных вычислительных систем [2, с. 90].

Результатом работы является формализованное описание ключевых классов вычислительных ресурсов и типов нагрузок, позволяющее повысить корректность постановки задач моделирования и интерпретации получаемых результатов.

Ключевые слова: вычислительные ресурсы, нагрузка, математическое моделирование, компьютерные системы, системный анализ.

ВВЕДЕНИЕ

Процессы потребления вычислительных ресурсов в современных компьютерных системах характеризуются высокой динамичностью и неоднородностью. Нагрузка формируется как аппаратными ограничениями, так и стохастическим поведением прикладных процессов и пользовательских запросов. В теории систем массового обслуживания модель описывает систему, в которой заявки ожидают обслуживания и обрабатываются согласно заданным правилам и законам распределения событий [1, с. 1–2].

Компьютерное моделирование позволяет воспроизводить поведение сложных систем с использованием алгоритмов и численных процедур, что особенно важно при анализе стохастических процессов потребления ресурсов, когда аналитические решения затруднены или невозможны [2, с. 90]. При рассмотрении динамических систем с пуассоновскими или произвольными входными потоками аналитическое описание нагрузки служит основой для оценки таких показателей, как время ожидания и распределение числа заявок в системе [3, с. 5–6].

Для корректной постановки модели необходимо чёткое определение состава вычислительных ресурсов и источников нагрузки. Недостаточная формализация этих аспектов снижает достоверность результатов моделирования. Целью настоящей статьи является классификация вычислительных ресурсов и источников нагрузки в задачах математического моделирования компьютерных систем.

КЛАССИФИКАЦИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ И ИСТОЧНИКОВ НАГРУЗКИ

Современные вычислительные системы состоят из множества аппаратных компонентов, каждый из которых выполняет специфические функции в процессе обработки данных и управления вычислительным потоком. Центральный процессор (CPU) является основным вычислительным элементом системы и отвечает за выполнение инструкций программ, управление потоками исполнения и координацию работы остальных компонентов, включая обмен данными с памятью и периферийными устройствами [4]. При анализе нагрузки CPU учитываются такие параметры, как тактовая частота, количество ядер, архитектура кэш-памяти и степень параллелизма, поскольку именно эти характеристики определяют пропускную способность и задержки обработки задач.

Оперативная память (RAM) представляет собой энергозависимое запоминающее устройство, в котором размещаются исполняемые программы и данные, используемые процессором в текущий момент времени. Высокая скорость доступа к данным существенно ускоряет вычислительные процессы по сравнению с постоянными устройствами хранения информации [4]. При моделировании нагрузки на память важными параметрами являются объём доступной памяти, пропускная способность каналов доступа и характер распределения обращений, так как ограниченность этих ресурсов может приводить к деградации производительности и возникновению задержек.

Графические процессоры (GPU) являются специализированными вычислительными устройствами, ориентированными на параллельную обработку большого числа однотипных операций. Первоначально GPU использовались преимущественно для задач визуализации, однако в современных вычислительных системах они активно применяются для вычислений общего назначения, включая машинное обучение, обработку больших массивов данных и научные расчёты [5]. Высокая степень параллелизма и архитектурная специфика графических ускорителей требуют отдельного учёта при построении моделей нагрузки и распределения вычислительных задач.

Подсистема ввода-вывода (I/O) включает накопители данных, контроллеры и интерфейсы, через которые осуществляется обмен информацией с внешними носителями и периферийными устройствами. Скорость чтения и записи, задержки доступа и пропускная способность интерфейсов оказывают существенное влияние на общую производительность системы, особенно в задачах, связанных с интенсивной обработкой больших объёмов данных. Ограничения подсистемы I/O нередко становятся узким местом при выполнении вычислительных задач и должны учитываться при моделировании.

Сетевые ресурсы обеспечивают передачу данных между компонентами и узлами вычислительной инфраструктуры. В распределённых и сетевых системах параметры пропускной способности каналов, задержек передачи и надёжности соединений оказывают определяющее влияние на эффективность взаимодействия между вычислительными узлами и на общую производительность системы.

Источниками нагрузки на вычислительные ресурсы являются операционная система, прикладные процессы, фоновые службы и внешние пользовательские или сетевые запросы. Характер нагрузки может быть периодическим, связанным с регламентными вычислениями; случайным, обусловленным непредсказуемыми действиями пользователей; импульсным, проявляющимся в виде кратковременных пиков активности; а также квазистационарным, характеризующим устойчивые режимы работы системы. Учет этих различий является принципиально важным при построении математических моделей, поскольку именно тип и структура нагрузки определяют динамику использования CPU, памяти, устройств I/O и GPU в реальных условиях эксплуатации [3, с. 5–6].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В статье выполнен анализ и систематизация вычислительных ресурсов и источников нагрузки в компьютерных системах. Показано, что учет архитектурных особенностей аппаратных компонентов, а также временных и статистических характеристик нагрузочных потоков является необходимым условием для построения адекватных математических моделей процессов потребления ресурсов. Полученные результаты формируют методологическую основу для дальнейшего выбора методов моделирования и повышения точности оценки производительности вычислительных систем.

Список литературы:

1. Компьютерное моделирование систем массового обслуживания : научно‑исследовательская статья / Вестник Санкт‑Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России. 2020. –URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kompyuternoe-modelirovanie-sistem-massovogo-obsluzhivaniya (дата обращения: 09.01.2026).
2. Информационные модели обслуживания заданий / учебный PDF – URL: https://library.rosvuz.ru/files/library/book/d4fa501faaafcb389d19f2106df8ee5d.pdf (дата обращения: 09.01.2026).
3. Головко Н. И. Исследование моделей систем массового обслуживания в информационных сетях : автореф. дис. … д‑ра техн. наук. Владивосток, 2007. –URL: https://www.dissercat.com/content/issledovanie-modelei-sistem-massovogo-obsluzhivaniya-v-informatsionnykh-setyakh (дата обращения: 09.01.2026).
4. Из каких частей состоит современный компьютер / Введение в компьютерные науки. – URL: https://education.yandex.ru/handbook/vvedenie-v-kompiuternie-nauki/article/arkhitektura-kompiutera (дата обращения: 09.01.2026).
5.  Что должен знать каждый разработчик о вычислениях на GPU / Хабр. – URL: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/844260/ (дата обращения: 09.01.2026).