5.4. Графики вероятностно-временных характеристик по результатам в листингах

i	Производительность МПК(ячейка x7)
1	27
2	76
3	79
4	30

i	yi
1	35.99
2	99.14
3	99.39
4	85.19

где i-номер испытания

П р о и з в о д и т е л ь н о с т ь

Номер испытания

5.5. Вывод

Если оценивать производительность МПК с общей шиной, то по результатам испытаний можно увидеть, что наименьшая производительность в первом испытании, когда число процессоров и время коммутации максимально. Низкую производительность можно объяснить тем, что при большом числе процессоров велика вероятность захвата общей шины при обращении какого-то из процессоров к какому-либо блоку оперативной памяти. В данной ситуации рекомендуется наращивать число общих шин для повышения производительности, либо сокращать число процессоров. При небольшом числе процессоров(во втором и третьем испытании) производительность МПК с общей шиной довольна высокая. В четвёртом же испытании с увеличением числа процессоров производительность МПК снова падает. Следовательно, число процессоров оказывает на влияние на производительность МПК с общей шиной, чего и следовало ожидать, исходя из устройства даного МПК.

Если оценивать вероятностно-временные характеристики, то число процессоров,как видно из уравнения регрессии, оказывает наибольшее влияние на них. Такие факторы, как количество блоков оперативной памяти и время коммутации ,оказывают примерно одинаковое влияние на вероятностно-временные характеристики, если судить по уравнению регрессии. В первом испытании вероятность обслуживания довольно низкая, поскольку число процессоров максимально. Во втором и третьем испытаниях с уменьшением числа процессоров растёт вероятность. Можно наблюдать обратную зависимость между числом процессоров и вероятностью .В четвёртом испытании вероятность значительно выше, чем в первом, хотя число процессоров одинаково, но это можно объяснить большой разницей во времени коммутации. В первом испытании оно значительно выше. Всё-таки наибольшее влияние на величину вероятности оказывает число процессоров .Коэффицент , соответствующий данному фактору, в уравнении регрессии имеет большее значение по сравнению с коэффицентами,соответствующими другим двум факторам.

По результатам тактического планирования можно сделать вывод о необходимости увеличения числа реализаций с целью повышения вероятности обслуживания.