Тема выпускной квалификационной работы: «Совместное использование процессоров различной архитектуры для обработки измерительных данных". Данная работа посвящена исследованию работы процессоров при обработке больших объемов измерительных данных. Задачи, которые решались в ходе исследования: Выбрать несколько процессоров для рассмотрения их работы при обработке больших объёмов измерительных данных. Выбрать и реализовать алгоритмы базовых статистических методов для обработки целочисленных и вещественных данных для тестирования работы процессоров, используя специальные технологии. Для каждой реализации алгоритма протестировать работу процессоров, получив время работы каждого и сохранив значения для дальнейшего анализа. Проанализировать полученные данные о работе процессоров при обработке больших объемов измерительных данных и сделать соответствующие выводы. Работа проведена на базе личного процессора Intel Core i5-1035G1, где рассматривались блоки вычислений: центральный процессор (CPU) и математический сопроцессор (FPU). Были выбраны и реализованы базовые статистические методы обработки данных для тестирования вычислительной способности выбранных процессоров. Для CPU данные для обработки были взяты целочисленные, для FPU и целочисленные, и вещественные. Анализ работы процессоров проводился на основе полученного времени их работы и специфике самих процессоров. В результате было проанализировано время работы процессоров при обработке больших объемов измерительных данных и сделаны соответствующие выводы о выборе процессора из взятых, как наилучшего решения. Разработаны программы для тестирования на основе выбранных базовых статистических методов обработки данных и с использованием специальных технологий SIMD. На основании проведенных исследований был выбран математический сопроцессор, как лучшее решение, которое позволяет быстро и точно обрабатывать большие объемы измерительных данных, используя SIMD расширения процессора.

The subject of the graduate qualification work is: «Sharing of processors of different architecture for processing measurement data». This work is devoted to the study of the work of processors in the processing of large volumes of measurement data. The research set the following goals:1. Select several processors to consider their work when processing large amounts of measurement data.2. Select and implement algorithms of basic statistical methods for processing integer and real data for testing the operation of processors using special technologies.3. For each implementation of the algorithm, test the operation of the processors, obtaining the operating time of each and saving the values ​​for further analysis.4. Analyze the obtained data on the operation of processors when processing large amounts of measurement data and draw appropriate conclusions. The work was fulfilled on the personal processor Intel Core i5-1035G1, where the calculation units were considered: the central processing unit (CPU) and the mathematical coprocessor (FPU). Basic statistical data processing methods were selected and implemented to test the computational ability of the selected processors. For the CPU, the data for processing were taken integer, for the FPU, both integer and real. The analysis of the work of the processors was fulfilled on the obtained time of their work and the specifics of the processors themselves.As a result, the operating time of the processors was analyzed when processing large amounts of measurement data and the appropriate conclusions were made about choosing a processor from those taken as the best solution. Test programs have been developed based on the selected basic statistical data processing methods and using special SIMD technologies. Based on the research, a mathematical coprocessor was chosen as the best solution that allows you to quickly and accurately process large amounts of measurement data using SIMD processor extensions.