Застосунок оцінювання комп’ютерної продуктивності для дослідження інформаційних процесів візуалізації

Abstract

Метою роботи є проведення комплексного аналізу ефективності сучасних графічних прискорювачів у різних сценаріях обробки інформації, а також визначення впливу архітектурних особливостей, обсягу відеопам’яті, програмної оптимізації та спеціалізованих обчислювальних блоків на кінцеву продуктивність системи. Методи дослідження включають експериментальний бенчмаркінг, порівняльний аналіз апаратних платформ, вимірювання часу виконання операцій, оцінювання стабільності графічного конвеєра за допомогою frametime-метрик, а також аналіз впливу архітектурних особливостей GPU на швидкодію. Практична цінність роботи полягає у можливості використання отриманих результатів для вибору оптимальних апаратних конфігурацій під конкретні типи навантаження, пов’язані з комп’ютерною графікою, цифровою обробкою інформації та задачами штучного інтелекту. Результати дослідження можуть бути використані в науково-дослідних підрозділах, підприємствах із розробки програмного забезпечення, а також фахівцями в галузі 3D-візуалізації та штучного інтелекту для оптимізації і прогнозування ефективності програмно-апаратних комплексів.

The objective of this study is to conduct a comprehensive analysis of the efficiency of modern graphics accelerators across various information processing scenarios, as well as to determine the impact of architectural features, video memory capacity, software optimization, and specialized computing blocks on the final system performance. The research methods include experimental benchmarking, comparative analysis of hardware platforms, measurement of operation execution times, evaluation of graphics pipeline stability using frametime metrics, and analysis of the impact of GPU architectural features on performance. The practical value of the work lies in the possibility of utilizing the obtained results to select optimal hardware configurations for specific workload types associated with computer graphics, digital information processing, and artificial intelligence tasks. The research findings can be utilized by R&D departments, software development companies, as well as specialists in the fields of 3D visualization and artificial intelligence to optimize and predict the efficiency of hardware-software systems.