Методы организации сложных экспертиз компьютерных систем

Кафедра информатики и вычислительной техники

Курсовая работа

по информатике на тему:

Методы организации сложных экспертиз компьютерных систем

Содержание

Введение

Глава 1.Методы сложных экспертиз компьютерных систем

1.1 Тесты DHRYSTONE, LINPACK и "ЛИВЕРМОРСКИЕ ЦИКЛЫ"

1.2 Методика SPEC

1.3 Тест ICOMP 2.0 для оценки эффективности микропроцессоров INTEL

1.4 МЕТОДИКА AIM

1.5 МЕТОДИКА ОЦЕНКИ СКОРОСТИ ОБРАБОТКИ ТРАНЗАКЦИЙ

1.6 МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ГРАФИЧЕСКИХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ

1.7 МЕТОДИКА ОЦЕНКИПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ СУПЕРКОМПЬЮТЕРОВ

1.8 МЕТОДИКА ОЦЕНКИ КОНФИГУРАЦИЙ WEB

Глава 2. Описание модуля электронного учебника по теме "Методы организации сложных экспертиз компьютерных систем"

2.1 Понятие и требования к электронному учебнику

2.2 Структура и содержание учебника

Заключение

Библиографический список

Приложение

Введение

В современном мире компьютерные технологии приобретают всё большее распространение. Вычислительные системы применяются для решения самых разнообразных задач, что требует их постоянного усовершенствования. Для этой цели были разработаны, а в наше время активно применяются различные методики оценивания компьютерных систем.

Цель работы – провести анализ современных методов организации сложных экспертиз компьютерных систем и разработать модуль электронного учебника по теме "Методы организации сложных экспертиз компьютерных систем".

Объект – процесс создания и экспертизы компьютерных систем.

Предмет – теоретические основы проведения сложных экспертиз компьютерных систем.

Задачи:

1. Провести анализ современных методов сложных экспертиз компьютерных систем.

2. Разработать модуль электронного учебника по теме "Методы организации сложных экспертиз компьютерных систем".

Практическая значимость исследования заключается в том, что разработанный модуль электронного учебника по теме "Методы организации сложных экспертиз компьютерных систем" может быть использован для создания электронных учебников по дисциплинам информатики.

Глава 1. Методы сложных экспертиз компьютерных систем

Теоретические положения системного анализа определенное время рассматривались только как некая философия инженера и поэтому при решении задач создания искусственных систем иногда не учитывались. Однако развитие техники привело к тому, что без системного анализа, одним из результатов которого являются концептуальные модели, исследование функционирования систем становится невозможным.

Первоначально компьютер отождествлялся с центральным процессором, основной и понятной характеристикой которого было быстродействие, измеряемое числом команд в единицу времени. Поэтому традиционные методики оценки (benchmarks) отражают только возможности центрального процессора. В основе такой оценки лежит понятие производительности. При этом выделяют так называемое "чистое" процессорное время - период работы собственно процессора при выполнении внутренних операций и время ответа, включающее выполнение операций ввода-вывода, работу ОС и т.д.

Есть два показателя производительности процессоров по "чистому" времени:

1) показатель производительности процессоров на операциях с данными целочисленного типа (integer) MIPS (MillionInstructionPerSecond - миллион машинных команд в секунду) - отношение числа команд в программе к времени ее выполнения;

2) показатель производительности процессоров на операциях с данными вещественного типа (floatpoint) MFLOPS (миллион арифметических операций над числами с плавающей точкой всекунду).

С понятием MIPS связывалась ранее и другая метрика, основанная на производительности вычислительной системы DECVAX 11/780. Еще одно определение MIPS используется пользователями и производителями техники IBM, когда за норму выбирается одна из моделей RS/6000. При этом 1 MIPSIBM = 1.6 MIPSDEC.

При всей кажущейся простоте критерия оценки (чем больше MIPS (MFLOPS), тем быстрее выполняется программа) его использование затруднено вследствие нескольких причин:

1. Процессоры разной архитектуры (особенно RISC) имеют различный набор команд. Так, совмещенная операция умножения и сложения векторов в процессоре POWER 2 существенно сокращает число операций. Кроме того, можно выделить "быстрые" (например, сложение, вычитание) и "медленные" (например, деление) операции, а в результате рейтинг MFLOPS для разных программ окажется разным.

2. Применение математических сопроцессоров и оптимизирующих компиляторов увеличивает производительность системы, однако рейтинг MIPS может уменьшиться, так как время выполнения команд для операций над данными с плавающей точкой значительно больше и за единицу времени может быть выполнено меньшее число команд, нежели при выполнении соответствующих этим командам подпрограмм.

3. Научные приложения в основном связаны с интенсивными вычислениями над вещественными числами с плавающей точкой, коммерческие и офисные – с целочисленной арифметикой и обработкой транзакций баз данных. Графические приложения критичны и к вычислительным мощностям, и к параметрам графической подсистемы.

Ещё более сложные проблемы появляются при необходимости оценок многопроцессорных систем, в

Внимание, отключите Adblock

Вы посетили наш сайт со включенным блокировщиком рекламы!
Ссылка для скачивания станет доступной сразу после отключения Adblock!

Скачать