Какие существуют методы оптимизации времени вычислений в современных системах обработки данных?

Некоторые методы оптимизации времени вычислений в современных системах обработки данных:

• Распараллеливание задач. scilead.ru Задача делится на несколько подзадач, которые выполняются одновременно на разных процессорах. scilead.ru Этот подход эффективен для задач, которые могут быть разделены на независимые части. scilead.ru
• Балансировка нагрузки. scilead.ru studwork.ru Вычислительные задачи распределяются между процессорами так, чтобы каждый выполнял примерно равный объём работы. scilead.ru Это важно для минимизации времени ожидания и достижения максимальной производительности. scilead.ru
• Минимизация коммуникационных задержек. scilead.ru При параллельных вычислениях учитывается время, затраченное на обмен данными между различными частями программы, выполняющимися на разных процессорах. scilead.ru Для этого используются эффективные алгоритмы для обмена данными, например, протоколы с минимальной коммуникационной сложностью. scilead.ru
• Использование многозадачности и асинхронных вычислений. scilead.ru Асинхронные операции позволяют одному процессору выполнять задачи, не блокируя другие части программы, что увеличивает общую производительность системы. scilead.ru
• Индексирование. itentika.ru studwork.ru Индексы значительно сокращают время поиска данных, позволяя системе быстро идентифицировать и извлекать нужную информацию. itentika.ru
• Кэширование. learn.microsoft.com itentika.ru Часто используемые данные сохраняются в области хранения с быстрым доступом, что позволяет получать данные быстрее, чем извлекать их из основного источника. learn.microsoft.com
• Использование хранимых процедур. itentika.ru Заранее скомпилированные наборы SQL-инструкций сохраняются на сервере базы данных и выполняются непосредственно на нём, что приводит к сокращению объёма передаваемых данных между клиентом и сервером. itentika.ru