आधुनिक परिस्थितियों में, कंपनी के मुनाफे में वृद्धि उद्यमों के विकास में मुख्य आवश्यक प्रवृत्ति है। लाभ वृद्धि विभिन्न तरीकों से हासिल की जा सकती है, जिनमें से हम कंपनी कर्मियों के अधिक कुशल उपयोग पर प्रकाश डाल सकते हैं।

किसी कंपनी के कार्यबल के प्रदर्शन को मापने का संकेतक उत्पादकता है।

सामान्य अवलोकन

गणना सूत्र के अनुसार श्रम उत्पादकता एक मानदंड है जिसके द्वारा कोई श्रम उपयोग की उत्पादकता को चिह्नित कर सकता है।

श्रम उत्पादकता से तात्पर्य उस दक्षता से है जो श्रम की उत्पादन प्रक्रिया में होती है। इसे आउटपुट की एक इकाई का उत्पादन करने के लिए आवश्यक समय की एक निश्चित अवधि से मापा जा सकता है।

एफ.ए. ब्रॉकहॉस और आई.ए. एफ्रॉन के विश्वकोश शब्दकोश में निहित परिभाषा के आधार पर, श्रम की उत्पादकता या उत्पादकता को खर्च किए गए श्रम की मात्रा और श्रम के कार्यान्वयन के दौरान प्राप्त किए जा सकने वाले परिणाम के बीच बना संबंध माना जाता है।

एल. ई. बासोव्स्की के अनुसार, श्रम उत्पादकता को उद्यम के पास मौजूद कर्मियों की उत्पादकता के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। इसे कार्य समय की प्रति इकाई उत्पादित उत्पादों की मात्रा से निर्धारित किया जा सकता है। यह सूचक श्रम लागत से भी निर्धारित होता है, जिसे आउटपुट की एक इकाई के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है।

उत्पादकता एक निर्दिष्ट समयावधि में एक कर्मचारी द्वारा उत्पादित उत्पादन की मात्रा है।

यह एक मानदंड है जो एक निश्चित जीवित श्रम की उत्पादकता और उनके उत्पादन पर खर्च किए गए श्रम समय की प्रति इकाई उत्पाद के निर्माण के अनुसार उत्पादन कार्य की प्रभावशीलता को दर्शाता है।

नई प्रौद्योगिकियों की शुरूआत, कर्मचारियों की योग्यता और उनके वित्तीय हित में वृद्धि के माध्यम से तकनीकी प्रगति के आधार पर परिचालन दक्षता बढ़ती है।

विश्लेषण चरण

श्रम उत्पादकता मूल्यांकन में निम्नलिखित मुख्य चरण होते हैं:

• कई वर्षों में निरपेक्ष संकेतकों का विश्लेषण;
• उत्पादकता गतिशीलता पर कुछ कारक संकेतकों के प्रभाव का निर्धारण;
• उत्पादकता लाभ के लिए भंडार का निर्धारण।

बुनियादी संकेतक

बाजार की स्थितियों में काम करने वाले आधुनिक उद्यमों में विश्लेषण किए जाने वाले मुख्य महत्वपूर्ण प्रदर्शन संकेतक ऐसे हो सकते हैं जैसे कर्मियों के पूर्ण रोजगार और उच्च आउटपुट की आवश्यकता।

उत्पाद आउटपुट श्रम इनपुट की प्रति इकाई उत्पादकता का मूल्य है। इसे समय की एक निश्चित इकाई में उत्पादित उत्पादों या प्रदान की गई सेवाओं की संख्या को सहसंबंधित करके निर्धारित किया जा सकता है।

श्रम तीव्रता कार्य समय लागत और उत्पादन मात्रा के बीच का अनुपात है, जो उत्पाद या सेवा की प्रति इकाई श्रम लागत को दर्शाता है।

गणना के तरीके

कार्य उत्पादकता को मापने के लिए उत्पादकता की गणना की तीन विधियों का उपयोग किया जाता है:

• प्राकृतिक विधि. इसका उपयोग उन संगठनों में किया जाता है जो सजातीय उत्पाद बनाते हैं। यह विधि प्राकृतिक रूप से निर्मित उत्पादों की मात्रा और कर्मचारियों की औसत संख्या के बीच पत्राचार के रूप में कार्य उत्पादकता की गणना को ध्यान में रखती है;
• यदि कार्य क्षेत्र बार-बार बदलते वर्गीकरण के साथ भारी मात्रा में उत्पाद का उत्पादन करते हैं तो श्रम पद्धति का उपयोग किया जाता है; गठन मानक घंटों (मानक समय से गुणा किए गए कार्य की मात्रा) में निर्धारित किया जाता है, और परिणामों को विभिन्न प्रकार के उत्पाद के अनुसार संक्षेपित किया जाता है;
• लागत विधि. इसका उपयोग उन संगठनों में किया जाता है जो विविध उत्पाद तैयार करते हैं। यह विधि लागत के संदर्भ में निर्मित उत्पादों की मात्रा और कर्मचारियों की औसत संख्या के बीच पत्राचार के रूप में कार्य उत्पादकता की गणना को ध्यान में रखती है।

कार्य प्रदर्शन के स्तर का आकलन करने के लिए, व्यक्तिगत, अतिरिक्त और सामान्य विशेषताओं की अवधारणा का उपयोग किया जाता है।

निजी संपत्तियाँ वह समय लागत हैं जो एक व्यक्ति-दिन या व्यक्ति-घंटे के लिए प्राकृतिक रूप से उत्पाद की एक इकाई का उत्पादन करने के लिए आवश्यक होती हैं। सहायक गुण एक निश्चित प्रकार के कार्य की एक इकाई को निष्पादित करने में लगने वाले समय या अवधि की प्रति इकाई किए गए कार्य की मात्रा को ध्यान में रखते हैं।

गणना विधि

श्रम उत्पादकता के संभावित विकल्पों में से, निम्नलिखित संकेतकों को प्रतिष्ठित किया जा सकता है: आउटपुट, जो एक कर्मचारी के लिए औसत वार्षिक, औसत दैनिक और औसत प्रति घंटा हो सकता है। इन विशेषताओं के बीच सीधा संबंध है: कार्य दिवसों की संख्या और कार्य दिवस की लंबाई औसत प्रति घंटा आउटपुट के मूल्य को पूर्व निर्धारित कर सकती है, जो बदले में, कर्मचारी के औसत वार्षिक आउटपुट के मूल्य को पूर्व निर्धारित करती है।

गणना सूत्र के अनुसार श्रम उत्पादकता इस प्रकार है:

वीजी = केआर * पीआरडी * वीएससी

जहां वीजी कार्यकर्ता का औसत वार्षिक उत्पादन है, टी.आर.;

केआर - कार्य दिवसों की संख्या, दिन;

वीसीएच - औसत प्रति घंटा आउटपुट, टी.आर. प्रति व्यक्ति;

एलडब्ल्यूपी - कार्य शिफ्ट की अवधि (दिन), घंटा।

इन स्थितियों के प्रभाव का स्तर संकेतकों की श्रृंखला प्रतिस्थापन की विधि, पूर्ण अंतर की विधि, सापेक्ष अंतर की विधि, साथ ही अभिन्न विधि को लागू करके निर्धारित किया जा सकता है।

अध्ययन के तहत संकेतक पर विभिन्न स्थितियों के प्रभाव के स्तर के बारे में जानकारी होने पर, उत्पादन की मात्रा पर उनके प्रभाव के स्तर को स्थापित करना संभव है। ऐसा करने के लिए, किसी भी स्थिति के प्रभाव का वर्णन करने वाले मूल्य को औसत मूल्य पर कंपनी के कर्मचारियों की संख्या से गुणा किया जाता है।

मुख्य कारक

कार्य उत्पादकता में आगे का शोध श्रमिक उत्पादन (औसत वार्षिक उत्पादन) पर विभिन्न स्थितियों के प्रभाव का विवरण देने पर केंद्रित है। स्थितियों को दो श्रेणियों में विभाजित किया गया है: व्यापक और गहन। कार्य समय के उपयोग पर बहुत अधिक प्रभाव डालने वाले कारकों को व्यापक माना जाता है; प्रति घंटा कार्य कुशलता पर बहुत अधिक प्रभाव डालने वाले कारकों को गहन माना जाता है।

व्यापक कारकों का विश्लेषण इसके गैर-उत्पादक उपयोग से श्रम समय की लागत की पहचान करने पर केंद्रित है। श्रम समय की लागत नियोजित और व्यावहारिक श्रम समय निधि की तुलना करके निर्धारित की जाती है। किसी उत्पाद के उत्पादन पर लागत के प्रभाव के परिणाम प्रति श्रमिक योजना के अनुसार उनके दिनों या घंटों की संख्या को औसत प्रति घंटा (या औसत दैनिक) उत्पादन से गुणा करके निर्धारित किए जाते हैं।

गहन कारकों का विश्लेषण किसी उत्पाद की श्रम तीव्रता में परिवर्तन से जुड़ी स्थितियों की पहचान करने पर केंद्रित है। उत्पादकता बढ़ाने के लिए श्रम तीव्रता को कम करना मुख्य शर्त है। फीडबैक भी देखा जाता है.

कारक विश्लेषण

आइए उत्पादन कारकों की उत्पादकता के बुनियादी सूत्रों पर विचार करें।

प्रभावित करने वाले कारकों पर विचार करने के लिए, हम आम तौर पर आर्थिक विज्ञान में मान्यता प्राप्त गणना के तरीकों और सिद्धांतों का उपयोग करते हैं।

श्रम उत्पादकता सूत्र नीचे प्रस्तुत किया गया है।

जहां W श्रम उत्पादकता है, t.r. प्रति व्यक्ति;

क्यू उन उत्पादों की मात्रा है जो मूल्य के संदर्भ में उत्पादित किए गए थे, टी.आर.;

टी - कर्मियों की संख्या, लोग।

आइए इस उत्पादकता सूत्र से Q मान निकालें:

इस प्रकार, उत्पादन की मात्रा श्रम उत्पादकता और कर्मियों की संख्या में परिवर्तन के आधार पर बदलती है।

उत्पादकता संकेतकों में परिवर्तन के प्रभाव में उत्पादन मात्रा में परिवर्तन की गतिशीलता की गणना सूत्र का उपयोग करके की जा सकती है:

ΔQ (W) = (W1-W0)*T1

कर्मचारियों की संख्या में परिवर्तन के प्रभाव में उत्पादों की मात्रा में परिवर्तन की गतिशीलता की गणना सूत्र का उपयोग करके की जाएगी:

ΔQ (T) = (T1-T0)*W0

कारकों का सामान्य प्रभाव:

ΔQ (W) + Δ Q (T) = ΔQ (कुल)

कारकों के प्रभाव के कारण होने वाले परिवर्तन की गणना उत्पादकता सूत्र के कारक मॉडल का उपयोग करके की जा सकती है:

पीटी = यूडी * डी * टीसीएम * सीवी

जहां पीटी श्रम उत्पादकता है, टी.आर. प्रति व्यक्ति

उद - कर्मियों की कुल संख्या में श्रमिकों का हिस्सा

डी - प्रति वर्ष एक कर्मचारी द्वारा काम किए गए दिन, दिन

टीएसएम - औसत कार्य दिवस, घंटा।

सीवी - एक कर्मचारी की औसत प्रति घंटा श्रम उत्पादकता, टी.आर. प्रति व्यक्ति

बुनियादी भंडार

इसकी वृद्धि के लिए भंडार स्थापित करने के लिए उत्पादकता अनुसंधान किया जाता है। वृद्धि के लिए आरक्षित निधि में श्रम उत्पादकता को प्रभावित करने वाले निम्नलिखित कारक शामिल हो सकते हैं:

• विनिर्माण के तकनीकी स्तर को बढ़ाना, यानी नवीनतम वैज्ञानिक और तकनीकी प्रक्रियाओं को जोड़ना, उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री प्राप्त करना, विनिर्माण का मशीनीकरण और स्वचालन;
• कंपनी की संरचना में सुधार करना और सबसे सक्षम कर्मचारियों का चयन करना, कर्मचारी टर्नओवर को समाप्त करना, कर्मचारियों की योग्यता में वृद्धि करना;
• उत्पादन में संरचनात्मक परिवर्तन, जो कुछ व्यक्तिगत प्रकार के उत्पाद के प्रतिस्थापन, एक नए उत्पाद के वजन में वृद्धि, उत्पादन कार्यक्रम की श्रम तीव्रता में बदलाव आदि को ध्यान में रखते हैं;
• आवश्यक सार्वजनिक बुनियादी ढांचे का निर्माण और सुधार कंपनी और श्रमिक समाजों की जरूरतों को पूरा करने से जुड़ी कठिनाइयों का समाधान है।

सुधार के निर्देश

श्रम उत्पादकता कैसे बढ़ाई जाए यह प्रश्न कई उद्यमों के लिए बहुत प्रासंगिक है।

किसी उद्यम में श्रम उत्पादकता वृद्धि का सार इसमें प्रकट होता है:

• श्रम की एक इकाई का उपयोग करते समय उत्पादन की मात्रा में परिवर्तन;
• उत्पादन की प्रति स्थापित इकाई श्रम लागत में परिवर्तन;
• वेतन लागत में 1 रूबल का परिवर्तन;
• उत्पादन लागत में श्रम लागत का हिस्सा कम करना;
• वस्तुओं और सेवाओं की गुणवत्ता में सुधार;
• उत्पादन दोषों में कमी;
• उत्पादों की संख्या में वृद्धि;
• बिक्री की मात्रा और लाभ में वृद्धि।

कंपनी के कर्मचारियों की उच्च उत्पादकता सुनिश्चित करने के लिए, प्रबंधन को सामान्य कामकाजी परिस्थितियाँ सुनिश्चित करने की आवश्यकता है। मानव उत्पादकता का स्तर, साथ ही उसके कार्य की दक्षता, गहन और व्यापक दोनों तरह के कारकों की एक बड़ी संख्या से प्रभावित हो सकती है। उत्पादकता संकेतक और इसकी वृद्धि के लिए भंडार की गणना करते समय श्रम उत्पादकता को प्रभावित करने वाले इन कारकों को ध्यान में रखना आवश्यक है।

अधिकांश वेब परियोजनाओं (और न केवल) के लिए डेटा भंडारण प्रणालियाँ एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं। दरअसल, अक्सर कार्य न केवल एक निश्चित प्रकार की सामग्री को संग्रहीत करने के लिए आता है, बल्कि आगंतुकों के लिए इसकी वापसी सुनिश्चित करने के साथ-साथ प्रसंस्करण भी सुनिश्चित करता है, जो कुछ प्रदर्शन आवश्यकताओं को लागू करता है।

जबकि ड्राइव उद्योग उचित प्रदर्शन का वर्णन करने और गारंटी देने के लिए कई अन्य मेट्रिक्स का उपयोग करता है, स्टोरेज और डिस्क ड्राइव बाजार में, तुलना की "सुविधा" के उद्देश्य से तुलनात्मक मीट्रिक के रूप में IOPS का उपयोग करना आम है। हालाँकि, IOPS (इनपुट आउटपुट ऑपरेशंस प्रति सेकंड), इनपुट/आउटपुट (राइट/रीड) ऑपरेशंस में मापा गया स्टोरेज सिस्टम का प्रदर्शन, बड़ी संख्या में कारकों से प्रभावित होता है।

इस लेख में, मैं IOPS में व्यक्त प्रदर्शन के माप को और अधिक समझने योग्य बनाने के लिए इन कारकों पर गौर करना चाहूंगा।

आइए इस तथ्य से शुरू करें कि IOPS बिल्कुल भी IOPS नहीं है और यहां तक ​​कि IOPS भी नहीं है, क्योंकि ऐसे कई चर हैं जो यह निर्धारित करते हैं कि हमें कुछ मामलों में और अन्य में कितना IOPS मिलेगा। आपको यह भी विचार करना चाहिए कि स्टोरेज सिस्टम पढ़ने और लिखने के कार्यों का उपयोग करते हैं और आर्किटेक्चर और एप्लिकेशन के प्रकार के आधार पर इन कार्यों के लिए अलग-अलग मात्रा में IOPS प्रदान करते हैं, खासकर उन मामलों में जहां I/O ऑपरेशन एक ही समय में होते हैं। विभिन्न कार्यभार की अलग-अलग इनपुट/आउटपुट (I/O) आवश्यकताएँ होती हैं। इस प्रकार, भंडारण प्रणालियाँ जिन्हें पहली नज़र में पर्याप्त प्रदर्शन प्रदान करना चाहिए, वास्तव में, कार्य का सामना करने में विफल हो सकती हैं।

ड्राइव प्रदर्शन की मूल बातें

मुद्दे की पूरी समझ हासिल करने के लिए, आइए बुनियादी बातों से शुरुआत करें। आईओपीएस, थ्रूपुट (एमबी/एस या एमआईबी/एस) और मिलीसेकंड (एमएस) में प्रतिक्रिया समय ड्राइव और स्टोरेज एरे के प्रदर्शन के लिए माप की सामान्य इकाइयां हैं।

IOPS को आमतौर पर किसी स्टोरेज डिवाइस की 4-8KB ब्लॉक को यादृच्छिक क्रम में पढ़ने/लिखने की क्षमता के माप के रूप में माना जाता है। जो ऑनलाइन लेनदेन प्रसंस्करण कार्यों, डेटाबेस और विभिन्न अनुप्रयोगों को चलाने के लिए विशिष्ट है।

ड्राइव थ्रूपुट की अवधारणा आमतौर पर बड़ी फ़ाइल को पढ़ते/लिखते समय लागू होती है, उदाहरण के लिए, 64 KB या अधिक के ब्लॉक में, क्रमिक रूप से (1 स्ट्रीम, 1 फ़ाइल में)।

प्रतिक्रिया समय वह समय है जो ड्राइव को लिखने/पढ़ने का कार्य शुरू करने में लगता है।

IOPS और थ्रूपुट के बीच रूपांतरण निम्नानुसार किया जा सकता है:

IOPS = थ्रूपुट/ब्लॉक आकार;
थ्रूपुट = IOPS * ब्लॉक आकार,

जहां ब्लॉक आकार एक इनपुट/आउटपुट (आई/ओ) ऑपरेशन के दौरान स्थानांतरित की गई जानकारी की मात्रा है। इस प्रकार, हार्ड ड्राइव (HDD SATA) की बैंडविड्थ जैसी विशेषता को जानकर, हम आसानी से IOPS की संख्या की गणना कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, आइए मानक ब्लॉक आकार - 4KB और अनुक्रमिक लेखन या पढ़ने (I/O) के लिए निर्माता द्वारा घोषित मानक थ्रूपुट - 121 MB/s लें। आईओपीएस = 121 एमबी/4 केबी, परिणामस्वरूप हमें अपनी SATA हार्ड ड्राइव के लिए लगभग 30,000 IOPS का मूल्य मिलता है. यदि ब्लॉक आकार को बढ़ाकर 8 KB के बराबर कर दिया जाए, तो मान लगभग 15,000 IOPS होगा, अर्थात यह ब्लॉक आकार में वृद्धि के लगभग आनुपातिक रूप से घट जाएगा। हालाँकि, यह बात स्पष्ट रूप से समझ लेनी चाहिए यहां हमने अनुक्रमिक लिखने या पढ़ने की कुंजी में IOPS पर विचार किया।

यदि पढ़ना और लिखना यादृच्छिक है तो पारंपरिक SATA हार्ड ड्राइव के लिए चीजें नाटकीय रूप से बदल जाती हैं। यहीं पर विलंबता एक भूमिका निभाना शुरू करती है, जो एचडीडी (हार्ड डिस्क ड्राइव) एसएटीए / एसएएस के मामले में बहुत महत्वपूर्ण है, और कभी-कभी एसएसडी (सॉलिड स्टेट ड्राइव) सॉलिड स्टेट ड्राइव के मामले में भी। यद्यपि चलती तत्वों की अनुपस्थिति के कारण उत्तरार्द्ध अक्सर "घूर्णन" ड्राइव की तुलना में बेहतर परिमाण के प्रदर्शन आदेश प्रदान करते हैं, प्रौद्योगिकी की विशिष्टताओं के कारण महत्वपूर्ण रिकॉर्डिंग देरी अभी भी हो सकती है, और परिणामस्वरूप, सरणियों में उनका उपयोग करते समय . प्रिय अमाराव ने सरणियों में सॉलिड-स्टेट ड्राइव के उपयोग पर एक उपयोगी अध्ययन किया, जैसा कि यह निकला, प्रदर्शन सबसे धीमी ड्राइव की विलंबता पर निर्भर करेगा। आप उनके लेख में परिणामों के बारे में अधिक पढ़ सकते हैं: SSD + RAID0 - सब कुछ इतना सरल नहीं है।

लेकिन आइए व्यक्तिगत ड्राइव के प्रदर्शन पर वापस लौटें। आइए "घूर्णन" ड्राइव के मामले पर विचार करें। एक यादृच्छिक I/O ऑपरेशन करने के लिए आवश्यक समय निम्नलिखित घटकों द्वारा निर्धारित किया जाएगा:

टी(आई/ओ) = टी(ए)+टी(एल)+टी(आर/डब्ल्यू),

जहां टी (ए) पहुंच समय या तलाश समय है, जिसे खोज समय के रूप में भी जाना जाता है, यानी, रीड हेड को हमारे लिए आवश्यक जानकारी के ब्लॉक के साथ ट्रैक पर रखने के लिए आवश्यक समय। अक्सर, निर्माता डिस्क विनिर्देश में 3 पैरामीटर निर्दिष्ट करता है:

सबसे दूर के रास्ते से निकटतम रास्ते तक जाने में लगने वाला समय;
- आसन्न पटरियों के बीच स्थानांतरित करने के लिए आवश्यक समय;
- औसत पहुंच समय।

इस प्रकार हम जादुई निष्कर्ष पर पहुंचते हैं कि टी (ए) में सुधार किया जा सकता है यदि हम अपने डेटा को यथासंभव करीबी ट्रैक पर रखते हैं, और सभी डेटा को प्लेटर के केंद्र से जितना संभव हो उतना दूर स्थित किया जाता है (स्थानांतरित करने के लिए कम समय की आवश्यकता होती है) हेड ब्लॉक, और बाहरी ट्रैक पर अधिक डेटा है, क्योंकि ट्रैक लंबा है और आंतरिक ट्रैक की तुलना में तेज़ी से घूमता है)। अब यह स्पष्ट हो गया है कि डीफ़्रेग्मेंटेशन इतना उपयोगी क्यों हो सकता है। विशेष रूप से सबसे पहले बाहरी ट्रैक पर डेटा रखने की शर्त के साथ।

टी(एल) डिस्क के घूमने के कारण होने वाली देरी है, यानी, हमारे ट्रैक पर एक विशिष्ट सेक्टर को पढ़ने या लिखने के लिए आवश्यक समय। यह समझना आसान है कि यह 0 से 1/RPS की सीमा में होगा, जहां RPS प्रति सेकंड क्रांतियों की संख्या है। उदाहरण के लिए, 7200 RPM (प्रति मिनट क्रांतियाँ) की डिस्क विशेषता के साथ, हमें 7200/60 = 120 क्रांतियाँ प्रति सेकंड मिलती हैं। अर्थात्, एक क्रांति (1/120) * 1000 (एक सेकंड में मिलीसेकंड की संख्या) = 8.33 एमएस में होती है। इस मामले में औसत देरी एक क्रांति पर खर्च किए गए आधे समय के बराबर होगी - 8.33/2 = 4.16 एमएस।

टी(आर/डब्ल्यू) - किसी सेक्टर को पढ़ने या लिखने का समय, जो फ़ॉर्मेटिंग के दौरान चयनित ब्लॉक के आकार से निर्धारित होता है (512 बाइट्स से ... कई मेगाबाइट्स, अधिक कैपेसिटिव ड्राइव के मामले में - 4 किलोबाइट्स से, मानक क्लस्टर आकार) और बैंडविड्थ, जो ड्राइव विनिर्देशों में दर्शाया गया है।

औसत रोटेशन विलंब, जो लगभग आधी क्रांति पर खर्च किए गए समय के बराबर है, 7200, 10,000 या 15,000 आरपीएम की रोटेशन गति को जानते हुए, निर्धारित करना आसान है। और हम पहले ही ऊपर दिखा चुके हैं कि कैसे।

शेष पैरामीटर (औसत पढ़ने और लिखने का खोज समय) निर्धारित करना अधिक कठिन है; वे परीक्षणों के परिणामस्वरूप निर्धारित होते हैं और निर्माता द्वारा इंगित किए जाते हैं।

हार्ड ड्राइव के यादृच्छिक IOP की संख्या की गणना करने के लिए, निम्नलिखित सूत्र को लागू करना संभव है, बशर्ते कि एक साथ पढ़ने और लिखने के संचालन की संख्या समान हो (50%/50%):

1/(((औसत पढ़ने का खोज समय + औसत लिखने का खोज समय) / 2) / 1000) + (औसत रोटेशन विलंब / 1000))।

बहुत से लोग इस बात में रुचि रखते हैं कि वास्तव में इस सूत्र की उत्पत्ति क्यों हुई? IOPS प्रति सेकंड इनपुट या आउटपुट ऑपरेशन की संख्या है। इसीलिए हम एक इनपुट या आउटपुट ऑपरेशन को पूरा करने के लिए आवश्यक हर में सभी देरी (सेकंड या मिलीसेकंड में भी व्यक्त) को ध्यान में रखते हुए, अंश में 1 सेकंड (1000 मिलीसेकंड) को समय से विभाजित करते हैं।

अर्थात्, सूत्र को इस प्रकार लिखा जा सकता है:

1000 (एमएस) / ((औसत पढ़ने का समय (एमएस) + औसत लिखने का समय (एमएस)) /2) + औसत रोटेशन विलंब (एमएस))

RPM (रोटेशन प्रति मिनट) की विभिन्न संख्याओं वाली ड्राइव के लिए, हमें निम्नलिखित मान मिलते हैं:

7200 RPM ड्राइव के लिए IOPS = 1/(((8.5+9.5)/2)/1000) + (4.16/1000)) = 1/((9/1000) +
(4,16/1000)) = 1000/13,16 = 75,98;
10K RPM SAS ड्राइव के लिए IOPS = 1/(((3.8+4.4)/2)/1000) + (2.98/1000)) =
1/((4,10/1000) + (2,98/1000)) = 1000/7,08 = 141,24;
15K RPM SAS ड्राइव के लिए IOPS = 1/(((3.48+3.9)/2)/1000) + (2.00/1000)) =
1/((3,65/1000) + (2/1000)) = 1000/5,65 = 176,99.

इस प्रकार, हम नाटकीय परिवर्तन देखते हैं जब अनुक्रमिक पढ़ने या लिखने के लिए हजारों IOPS से प्रदर्शन गिरकर कई दसियों IOPS पर आ जाता है।

और पहले से ही, 4 केबी के मानक सेक्टर आकार और इतनी कम संख्या में आईओपीएस की उपस्थिति के साथ, हमें सौ मेगाबाइट नहीं, बल्कि एक मेगाबाइट से कम का थ्रूपुट मान मिलेगा।

ये उदाहरण यह भी दर्शाते हैं कि समान RPM वाली ड्राइव के लिए विभिन्न निर्माताओं से रेटेड डिस्क IOPS में थोड़ा अंतर क्यों है।

अब यह स्पष्ट हो गया है कि प्रदर्शन डेटा काफी विस्तृत श्रृंखला में क्यों है:

7200 आरपीएम (प्रति मिनट घुमाएँ) एचडीडी सैटा - 50-75 आईओपीएस;
10K आरपीएम एचडीडी एसएएस - 110-140 आईओपीएस;
15के आरपीएम एचडीडी एसएएस - 150-200 आईओपीएस;
एसएसडी (सॉलिड स्टेट ड्राइव) - पढ़ने के लिए हजारों आईओपीएस, लिखने के लिए सैकड़ों और हजारों।

हालाँकि, नाममात्र डिस्क IOPS अभी भी सटीक नहीं है, क्योंकि यह व्यक्तिगत मामलों में लोड की प्रकृति में अंतर को ध्यान में नहीं रखता है, जिसे समझना बहुत महत्वपूर्ण है।

इसके अलावा, विषय की बेहतर समझ के लिए, मैं अमाराव से एक और उपयोगी लेख पढ़ने की सलाह देता हूं: डिस्क प्रदर्शन को सही ढंग से कैसे मापें, धन्यवाद जिससे यह भी स्पष्ट हो जाता है कि विलंबता बिल्कुल भी निश्चित नहीं है और लोड और इसकी प्रकृति पर भी निर्भर करती है।

एकमात्र चीज़ जो मैं जोड़ना चाहूँगा:

हार्ड डिस्क प्रदर्शन की गणना करते समय, हम ब्लॉक आकार बढ़ने पर IOPS की संख्या में कमी की उपेक्षा कर सकते हैं, क्यों?

हम पहले ही समझ चुके हैं कि "घूर्णन" ड्राइव के लिए, यादृच्छिक पढ़ने या लिखने के लिए आवश्यक समय में निम्नलिखित घटक शामिल होते हैं:

टी(आई/ओ) = टी(ए)+टी(एल)+टी(आर/डब्ल्यू)।

और फिर हमने IOPS में यादृच्छिक पढ़ने और लिखने के प्रदर्शन की भी गणना की। यह सिर्फ इतना है कि हमने अनिवार्य रूप से वहां टी (आर/डब्ल्यू) पैरामीटर की उपेक्षा की है, और यह आकस्मिक नहीं है। हम जानते हैं कि मान लीजिए कि अनुक्रमिक रीडिंग 120 मेगाबाइट प्रति सेकंड पर प्राप्त की जा सकती है। यह स्पष्ट हो जाता है कि एक 4KB ब्लॉक को लगभग 0.03 एमएस में पढ़ा जाएगा, जो अन्य देरी के समय (8 एमएस + 4 एमएस) की तुलना में परिमाण के दो क्रम कम है।

इस प्रकार, यदि 4KB के ब्लॉक आकार के साथ हमारे पास 76 IOPS हैं(मुख्य देरी ड्राइव के घूमने और हेड पोजिशनिंग समय के कारण हुई, न कि पढ़ने या लिखने की प्रक्रिया के कारण), तो 64 केबी के ब्लॉक आकार के साथ, IOPS में गिरावट 16 गुना नहीं होगी, जैसा कि अनुक्रमिक पढ़ना, लेकिन केवल कई IOPS द्वारा। चूंकि सीधे पढ़ने या लिखने में लगने वाला समय 0.45 एमएस बढ़ जाएगा, जो कुल विलंबता का केवल 4% है।

परिणामस्वरूप, हमें 76-4% = 72.96 IOPS मिलता है, जो, आप देखते हैं, गणना में बिल्कुल भी महत्वपूर्ण नहीं है, क्योंकि IOPS में गिरावट 16 गुना नहीं, बल्कि केवल कुछ प्रतिशत है! और सिस्टम प्रदर्शन की गणना करते समय, अन्य महत्वपूर्ण मापदंडों को ध्यान में रखना न भूलना अधिक महत्वपूर्ण है।

जादुई निष्कर्ष:हार्ड ड्राइव पर आधारित भंडारण प्रणालियों के प्रदर्शन की गणना करते समय, हमें अधिकतम थ्रूपुट सुनिश्चित करने के लिए इष्टतम ब्लॉक (क्लस्टर) आकार का चयन करना चाहिए, जो कि उपयोग किए गए डेटा और अनुप्रयोगों के प्रकार पर निर्भर करता है, ब्लॉक आकार 4KB से बढ़ने पर IOPS कम हो जाता है। यदि वे हाथ में कार्य में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, तो 64 केबी या यहां तक ​​कि 128 केबी को क्रमशः 4 और 7% के रूप में उपेक्षित या ध्यान में रखा जा सकता है।

यह भी स्पष्ट हो जाता है कि हमेशा बहुत बड़े ब्लॉकों का उपयोग करना उचित क्यों नहीं होता है। उदाहरण के लिए, वीडियो स्ट्रीम करते समय, दो-मेगाबाइट ब्लॉक आकार सबसे इष्टतम विकल्प नहीं हो सकता है। चूंकि IOPS की संख्या में गिरावट 2 गुना से ज्यादा होगी. अन्य चीजों के अलावा, सरणी में डेटा वितरित करते समय मल्टीथ्रेडिंग और कम्प्यूटेशनल लोड से जुड़े सरणी में अन्य गिरावट प्रक्रियाओं को जोड़ा जाएगा।

इष्टतम ब्लॉक (क्लस्टर) आकार

लोड की प्रकृति और उपयोग किए गए अनुप्रयोगों के प्रकार के आधार पर इष्टतम ब्लॉक आकार पर विचार किया जाना चाहिए। यदि आप छोटे डेटा के साथ काम कर रहे हैं, उदाहरण के लिए डेटाबेस के साथ, तो आपको मानक 4 KB चुनना चाहिए, लेकिन यदि आप वीडियो फ़ाइलों को स्ट्रीम करने के बारे में बात कर रहे हैं, तो 64 KB या अधिक का क्लस्टर आकार चुनना बेहतर है।

यह याद रखना चाहिए कि एसएसडी के लिए ब्लॉक आकार उतना महत्वपूर्ण नहीं है जितना मानक एचडीडी के लिए, क्योंकि यह आपको यादृच्छिक आईओपीएस की एक छोटी संख्या के कारण आवश्यक थ्रूपुट प्रदान करने की अनुमति देता है, जिसकी संख्या ब्लॉक आकार बढ़ने पर थोड़ी कम हो जाती है, इसके विपरीत एसएसडी, जहां लगभग आनुपातिक निर्भरता है।

4 KB मानक क्यों?

कई ड्राइव के लिए, विशेष रूप से सॉलिड-स्टेट ड्राइव के लिए, प्रदर्शन मान, उदाहरण के लिए, 4 केबी से शुरू होकर, इष्टतम हो जाते हैं, जैसा कि ग्राफ़ से देखा जा सकता है:

जबकि पढ़ने के लिए, गति भी काफी महत्वपूर्ण है और 4 केबी से शुरू होकर कमोबेश सहनीय है:

यही कारण है कि 4 केबी ब्लॉक आकार को अक्सर मानक के रूप में उपयोग किया जाता है, क्योंकि छोटे आकार के साथ बड़े प्रदर्शन नुकसान होते हैं, और छोटे डेटा के साथ काम करने के मामले में ब्लॉक आकार में वृद्धि के साथ, डेटा को कम कुशलता से वितरित किया जाएगा, पूरे ब्लॉक आकार पर कब्जा कर लिया जाएगा और भंडारण कोटा प्रभावी ढंग से उपयोग नहीं किया जाएगा।

RAID स्तर

यदि आपका स्टोरेज सिस्टम एक निश्चित स्तर के RAID में संयुक्त ड्राइव की एक श्रृंखला है, तो सिस्टम का प्रदर्शन काफी हद तक इस बात पर निर्भर करेगा कि RAID स्तर किस पर लागू किया गया था और संचालन की कुल संख्या का कितना प्रतिशत लेखन संचालन है, क्योंकि यह लिखता है जो अधिकांश मामलों में प्रदर्शन में गिरावट का कारण बनता है।

इसलिए, RAID0 के साथ, प्रत्येक इनपुट ऑपरेशन के लिए केवल 1 IOPS की खपत होगी, क्योंकि डेटा बिना दोहराव के सभी ड्राइव पर वितरित किया जाएगा। दर्पण (RAID1, RAID10) के मामले में, प्रत्येक लेखन ऑपरेशन पहले से ही 2 IOPS की खपत करेगा, क्योंकि जानकारी 2 ड्राइव पर लिखी जानी चाहिए।

उच्च RAID स्तरों पर, नुकसान और भी अधिक महत्वपूर्ण हैं; उदाहरण के लिए, RAID5 में जुर्माना कारक 4 होगा, जो कि डिस्क पर डेटा वितरित करने के तरीके के कारण है।

अधिकांश मामलों में RAID4 के स्थान पर RAID5 का उपयोग किया जाता है क्योंकि यह सभी डिस्क में समता (चेकसम) वितरित करता है। RAID4 सरणी में, एक ड्राइव सभी समता के लिए जिम्मेदार है जबकि डेटा 3 से अधिक ड्राइव में फैला हुआ है। यही कारण है कि हम RAID5 सरणी में 4 का दंड कारक लागू करते हैं, क्योंकि हम डेटा पढ़ते हैं, समता पढ़ते हैं, फिर डेटा लिखते हैं और समता लिखते हैं।

RAID6 सरणी में, सब कुछ समान है, सिवाय इसके कि समता की गणना एक बार करने के बजाय, हम इसे दो बार करते हैं और इस प्रकार 3 पढ़ते हैं और 3 लिखते हैं, जो हमें 6 का दंड कारक देता है।

ऐसा प्रतीत होता है कि RAID-DP जैसी सरणी में सब कुछ समान होगा, क्योंकि यह अनिवार्य रूप से एक संशोधित RAID6 सरणी है। लेकिन ऐसा नहीं था... चाल यह है कि एक अलग WAFL (कहीं भी फ़ाइल लेआउट लिखें) फ़ाइल सिस्टम का उपयोग किया जाता है, जहां सभी लेखन कार्य अनुक्रमिक होते हैं और खाली स्थान पर किए जाते हैं। WAFL मूल रूप से डिस्क पर एक नए स्थान पर नया डेटा लिखेगा और फिर पॉइंटर्स को नए डेटा पर ले जाएगा, इस प्रकार पढ़ने के लिए आवश्यक ऑपरेशन समाप्त हो जाएंगे। इसके अलावा, एनवीआरएएम में एक लॉग लिखा जाता है, जो लिखित लेनदेन को ट्रैक करता है, लिखना शुरू करता है, और यदि आवश्यक हो तो उन्हें पुनर्स्थापित कर सकता है। शुरुआत में उन्हें बफ़र पर लिखा जाता है, और फिर उन्हें डिस्क पर "मर्ज" कर दिया जाता है, जिससे प्रक्रिया तेज हो जाती है। संभवतः नेटएप के विशेषज्ञ हमें टिप्पणियों में अधिक विस्तार से बता सकते हैं कि बचत कैसे प्राप्त की जाती है, मैं अभी तक इस मुद्दे को पूरी तरह से नहीं समझ पाया हूं, लेकिन मुझे याद आया कि RAID जुर्माना कारक केवल 2 होगा, 6 नहीं। "ट्रिक" काफी है महत्वपूर्ण।

बड़े RAID-DP सरणियों के साथ, जिनमें दर्जनों ड्राइव शामिल हैं, "समता दंड" को कम करने की अवधारणा है जो तब होती है जब समता लेखन होता है। इसलिए, जैसे-जैसे RAID-DP सरणी बढ़ती है, समता के लिए आवंटित डिस्क की कम संख्या की आवश्यकता होती है, जिससे समता रिकॉर्ड से जुड़े नुकसान में कमी आएगी। हालाँकि, छोटे सरणियों में, या रूढ़िवाद को बढ़ाने के लिए, हम इस घटना की उपेक्षा कर सकते हैं।

अब, एक या दूसरे RAID स्तर का उपयोग करने के परिणामस्वरूप IOPS हानियों के बारे में जानकर, हम सरणी के प्रदर्शन की गणना कर सकते हैं। हालाँकि, कृपया ध्यान दें कि अन्य कारक, जैसे कि इंटरफ़ेस बैंडविड्थ, प्रोसेसर कोर में उप-इष्टतम व्यवधान वितरण, आदि, RAID नियंत्रक बैंडविड्थ, या अनुमेय कतार गहराई से अधिक, नकारात्मक प्रभाव डाल सकते हैं।

यदि इन कारकों की उपेक्षा की जाती है, तो सूत्र इस प्रकार होगा:

कार्यात्मक IOPS = (रॉ IOPS * राइट्स का % / RAID पेनाल्टी फैक्टर) + (रॉ IOPS * रीड का %), जहां रॉ IOPS = ड्राइव का औसत IOPS * ड्राइव की संख्या।

उदाहरण के लिए, आइए 12 HDD SATA ड्राइव की RAID10 सरणी के प्रदर्शन की गणना करें, यदि यह ज्ञात हो कि 10% लिखने के संचालन और 90% पढ़ने के संचालन एक साथ होते हैं। मान लीजिए कि डिस्क 4KB के ब्लॉक आकार के साथ 75 यादृच्छिक IOPS प्रदान करती है।

प्रारंभिक IOPS = 75*12 = 900;
कार्यात्मक IOPS = (900*0.1/2) + (900*0.9) = 855।

इस प्रकार, हम देखते हैं कि कम लेखन तीव्रता पर, जो मुख्य रूप से सामग्री वितरण के लिए डिज़ाइन किए गए सिस्टम में देखा जाता है, RAID दंड कारक का प्रभाव न्यूनतम होता है।

अनुप्रयोग निर्भरता

हमारे समाधान का प्रदर्शन काफी हद तक उन अनुप्रयोगों पर निर्भर हो सकता है जिन्हें बाद में निष्पादित किया जाएगा। तो यह लेन-देन प्रसंस्करण हो सकता है - "संरचित" डेटा जो व्यवस्थित, सुसंगत और पूर्वानुमानित है। अक्सर इन प्रक्रियाओं में, आप बैच प्रोसेसिंग के सिद्धांत को लागू कर सकते हैं, इन प्रक्रियाओं को समय पर वितरित कर सकते हैं ताकि लोड न्यूनतम हो, जिससे IOPS खपत का अनुकूलन हो सके। हालाँकि, हाल ही में अधिक से अधिक मीडिया परियोजनाएँ सामने आई हैं जहाँ डेटा "असंरचित" है और इसे संसाधित करने के लिए पूरी तरह से अलग सिद्धांतों की आवश्यकता होती है।

इस कारण से, किसी विशिष्ट परियोजना के लिए समाधान के आवश्यक प्रदर्शन की गणना करना बहुत कठिन कार्य हो सकता है। कुछ भंडारण विक्रेताओं और विशेषज्ञों का तर्क है कि IOPS कोई मायने नहीं रखता, क्योंकि ग्राहक 30-40 हजार IOPS तक का उपयोग करते हैं, जबकि आधुनिक भंडारण प्रणालियाँ सैकड़ों हजारों और यहां तक ​​कि लाखों IOPS प्रदान करती हैं। यानी आधुनिक भंडारण सुविधाएं 99% ग्राहकों की जरूरतों को पूरा करती हैं। हालाँकि, यह कथन हमेशा सत्य नहीं हो सकता है, केवल उस व्यवसाय खंड के लिए जो स्थानीय स्तर पर भंडारण की मेजबानी करता है, लेकिन डेटा केंद्रों में होस्ट की गई परियोजनाओं के लिए नहीं, जो अक्सर, तैयार भंडारण समाधानों का उपयोग करते समय भी, काफी उच्च प्रदर्शन और दोष सहनशीलता प्रदान करनी चाहिए।

यदि प्रोजेक्ट डेटा सेंटर में स्थित है, तो ज्यादातर मामलों में, तैयार समाधानों का उपयोग करने की तुलना में समर्पित सर्वरों के आधार पर स्वयं स्टोरेज सिस्टम बनाना अधिक किफायती है, क्योंकि लोड को अधिक प्रभावी ढंग से वितरित करना और चयन करना संभव हो जाता है। कुछ प्रक्रियाओं के लिए इष्टतम उपकरण। अन्य बातों के अलावा, तैयार भंडारण प्रणालियों के प्रदर्शन संकेतक वास्तविक से बहुत दूर हैं, क्योंकि वे ज्यादातर 4 या 8 केबी ब्लॉक आकार का उपयोग करते समय सिंथेटिक प्रदर्शन परीक्षणों से प्रोफ़ाइल डेटा पर आधारित होते हैं, जबकि अधिकांश क्लाइंट एप्लिकेशन अब 32 और 64 केबी के बीच ब्लॉक आकार वाले वातावरण में चलते हैं.

जैसा कि हम ग्राफ़ से देख सकते हैं:

5% से कम स्टोरेज सिस्टम 10 केबी से कम के ब्लॉक आकार के साथ कॉन्फ़िगर किए गए हैं और 15% से कम 20 केबी से कम के ब्लॉक आकार वाले ब्लॉक का उपयोग करते हैं। इसके अलावा, किसी दिए गए एप्लिकेशन के लिए भी, यह दुर्लभ है कि केवल एक प्रकार की I/O खपत होती है।उदाहरण के लिए, एक डेटाबेस में विभिन्न प्रक्रियाओं (डेटा फ़ाइलें, लॉगिंग, इंडेक्स...) के लिए अलग-अलग I/O प्रोफ़ाइल होंगी। इसका मतलब यह है कि बताए गए सिंथेटिक सिस्टम प्रदर्शन परीक्षण सच्चाई से बहुत दूर हो सकते हैं।

देरी के बारे में क्या?

भले ही हम इस तथ्य को नजरअंदाज कर दें कि विलंबता को मापने के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरण औसत विलंबता समय को मापते हैं और इस तथ्य को नजरअंदाज कर देते हैं कि कुछ प्रक्रियाओं में एक I/O दूसरों की तुलना में अधिक समय ले सकता है, जिससे पूरी प्रक्रिया की प्रगति धीमी हो जाती है, वे बिल्कुल भी ध्यान न दें कि क्या ब्लॉक आकार के आधार पर I/O विलंबता कितनी बदलेगी. अन्य बातों के अलावा, यह समय विशिष्ट एप्लिकेशन पर भी निर्भर करेगा।

इस प्रकार, हम एक और जादुई निष्कर्ष पर पहुंचते हैं: IOPS सिस्टम के प्रदर्शन को मापते समय न केवल ब्लॉक आकार एक बहुत अच्छी विशेषता नहीं है, बल्कि विलंबता भी पूरी तरह से बेकार पैरामीटर बन सकती है।

खैर, यदि न तो IOPS और न ही विलंबता भंडारण प्रणाली के प्रदर्शन का एक अच्छा उपाय है, तो क्या है?

किसी विशिष्ट समाधान पर एप्लिकेशन निष्पादन का केवल एक वास्तविक परीक्षण...

यह परीक्षण एक वास्तविक तरीका होगा जो निश्चित रूप से आपको यह समझने की अनुमति देगा कि समाधान आपके मामले के लिए कितना उत्पादक होगा। ऐसा करने के लिए, आपको एप्लिकेशन की एक प्रति एक अलग स्टोरेज पर चलानी होगी और एक निश्चित अवधि के लिए लोड का अनुकरण करना होगा। विश्वसनीय डेटा प्राप्त करने का यही एकमात्र तरीका है। और निश्चित रूप से, आपको स्टोरेज मेट्रिक्स को नहीं, बल्कि एप्लिकेशन मेट्रिक्स को मापने की आवश्यकता है।

हालाँकि, हमारे सिस्टम के प्रदर्शन को प्रभावित करने वाले उपरोक्त कारकों को ध्यान में रखना भंडारण का चयन करते समय या समर्पित सर्वर के आधार पर एक निश्चित बुनियादी ढांचे का निर्माण करते समय बहुत उपयोगी हो सकता है। रूढ़िवाद की एक निश्चित डिग्री के साथ, डिस्क के साथ विभाजन या गैर-इष्टतम कार्य के दौरान गैर-इष्टतम ब्लॉक आकार के रूप में कुछ तकनीकी और सॉफ्टवेयर खामियों को खत्म करने के लिए, अधिक या कम यथार्थवादी समाधान का चयन करना संभव हो जाता है। समाधान, निश्चित रूप से, गणना किए गए प्रदर्शन की 100% गारंटी नहीं देगा, लेकिन 99% मामलों में यह कहा जा सकता है कि समाधान लोड का सामना करेगा, खासकर यदि आप एप्लिकेशन के प्रकार और इसकी विशेषताओं के आधार पर रूढ़िवाद जोड़ते हैं गणना।

किसी भी उत्पादन में, कंपनी के प्रबंधन द्वारा अपनाए जाने वाले मुख्य लक्ष्यों में से एक परिणाम प्राप्त करना है। एकमात्र प्रश्न यह है कि मुख्य लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए कार्य की प्रक्रिया में कितने प्रयास और संसाधनों की आवश्यकता होगी। किसी उद्यम की दक्षता निर्धारित करने के लिए, "श्रम उत्पादकता" की अवधारणा पेश की गई, जो कर्मचारियों की उत्पादकता का एक संकेतक है। वह कार्य जो समय की प्रति इकाई एक व्यक्ति द्वारा किया जा सकता है, पारंपरिक रूप से "आउटपुट" कहलाता है।

प्रत्येक उद्यम के लिए उच्च परिणाम प्राप्त करना और साथ ही उत्पादन पर यथासंभव कम संसाधन खर्च करना बहुत महत्वपूर्ण है (इसमें बिजली बिल, किराया आदि शामिल हैं)।

सामान बनाने या सेवाएँ प्रदान करने वाले किसी भी उद्यम में सबसे महत्वपूर्ण कार्य उत्पादकता बढ़ाना है। साथ ही, कार्य प्रक्रिया के लिए आवश्यक लागत की मात्रा को कम करने के लिए आमतौर पर कई उपाय अपनाए जाते हैं। इस प्रकार, उद्यम विकास की अवधि के दौरान, श्रम उत्पादकता बदल सकती है।

एक नियम के रूप में, कारकों के कई समूहों को वर्गीकृत किया जाता है जो परिवर्तन को प्रभावित कर सकते हैं, अर्थात् उत्पादन संकेतकों की वृद्धि। सबसे पहले, यह एक आर्थिक और भौगोलिक कारक है, जिसमें उपलब्ध श्रम संसाधनों, पानी, बिजली, निर्माण सामग्री की उपलब्धता, साथ ही संचार की दूरी, इलाके आदि शामिल हैं। वैज्ञानिक और तकनीकी प्रगति में तेजी लाने, आधुनिक प्रौद्योगिकी की नई पीढ़ियों की शुरूआत और उन्नत प्रौद्योगिकियों और स्वचालित प्रणालियों के उपयोग को बढ़ावा देने का महत्व भी कम महत्वपूर्ण नहीं है। यह भी माना जा सकता है कि श्रम उत्पादकता संरचनात्मक परिवर्तनों के कारक पर भी निर्भर करती है, जिसका अर्थ है घटकों और खरीदे गए अर्ध-तैयार उत्पादों की हिस्सेदारी में बदलाव, साथ ही उत्पादन की संरचना और व्यक्तिगत प्रकार के उत्पादों की हिस्सेदारी।

सामाजिक (मानवीय) पहलू अभी भी बहुत महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह सामाजिक लाभों की चिंता है जो श्रम उत्पादकता में वृद्धि का आधार है। इसमें शामिल हैं: किसी व्यक्ति के शारीरिक स्वास्थ्य, बौद्धिक विकास का स्तर, व्यावसायिकता आदि के बारे में चिंता।

श्रम उत्पादकता बढ़ाने वाले कारक संपूर्ण कार्य प्रक्रिया का सबसे महत्वपूर्ण घटक हैं, क्योंकि वे किसी भी उद्यम के विकास की दर को प्रभावित करते हैं और तदनुसार, मुनाफे में वृद्धि में योगदान करते हैं।

यह उस संगठनात्मक बिंदु पर भी ध्यान देने योग्य है जो उत्पादन और श्रम प्रबंधन के स्तर को निर्धारित करता है। इसमें उद्यम प्रबंधन के संगठन में सुधार, कर्मियों, सामग्री और तकनीकी प्रशिक्षण में सुधार शामिल है।

उत्पादकता के बारे में बात करते समय श्रम तीव्रता को नजरअंदाज करना असंभव है। यह अवधारणा एक कर्मचारी द्वारा कार्य समय की एक निश्चित अवधि के दौरान खर्च की गई मानसिक और शारीरिक ऊर्जा की मात्रा का प्रतिबिंब है।

किसी दी गई कार्य प्रक्रिया के लिए इष्टतम तीव्रता निर्धारित करना बहुत महत्वपूर्ण है, क्योंकि अत्यधिक गतिविधि से उत्पादकता में अपरिहार्य नुकसान हो सकता है। एक नियम के रूप में, यह किसी व्यक्ति के अत्यधिक काम, व्यावसायिक रोगों, चोटों आदि के परिणामस्वरूप होता है।

यह ध्यान देने योग्य है कि श्रम की तीव्रता निर्धारित करने वाले मुख्य संकेतकों की पहचान की गई है। सबसे पहले, यह एक व्यक्ति का कार्यभार है। यह आपको कार्य प्रक्रिया की तीव्रता और तदनुसार, लागत की व्यवहार्यता निर्धारित करने की अनुमति देता है। साथ ही, काम की गति, यानी समय की एक इकाई के सापेक्ष कार्यों की आवृत्ति की गणना करने की प्रथा है। इन कारकों को ध्यान में रखते हुए, उद्यम के पास, एक नियम के रूप में, कुछ मानक होते हैं, जिनके संकेतकों के आधार पर उत्पादन कार्य योजना स्थापित की जाती है।

श्रम उत्पादकता के कारक वैज्ञानिकों और चिकित्सकों के करीबी ध्यान का विषय हैं, क्योंकि वे मूल कारण के रूप में कार्य करते हैं जो इसके स्तर और गतिशीलता को निर्धारित करते हैं। विश्लेषण में अध्ययन किए गए कारकों को विभिन्न मानदंडों के अनुसार वर्गीकृत किया जा सकता है। हम तालिका 1 में सबसे विस्तृत वर्गीकरण प्रस्तुत करते हैं

तालिका नंबर एक

श्रम उत्पादकता को प्रभावित करने वाले कारकों का वर्गीकरण

वर्गीकरण सुविधा	कारकों के समूह
यह अपने स्वभाव से है	प्राकृतिक एवं जलवायु
	सामाजिक-आर्थिक
	उत्पादन और आर्थिक
परिणाम पर प्रभाव की डिग्री के अनुसार	बुनियादी
	नाबालिग
अध्ययन की वस्तु के संबंध में	घरेलू
टीम पर निर्भर करता है	उद्देश्य
	व्यक्तिपरक
प्रचलन से
	विशिष्ट
अवधि के अनुसार	स्थायी
	चर
क्रिया की प्रकृति से	व्यापक
	गहन
परावर्तित घटना के गुणों के अनुसार	मात्रात्मक
	गुणवत्ता
इसकी रचना के अनुसार
अधीनता के स्तर से (पदानुक्रम)	पहले के आदेश
	दूसरा आदेश, आदि
जहां संभव हो, प्रभाव माप	औसत दर्जे का
	नापने योग्य नहीं

उनकी प्रकृति से, कारकों को प्राकृतिक-जलवायु, सामाजिक-आर्थिक और उत्पादन-आर्थिक में विभाजित किया गया है।

कृषि, खनन उद्योग, वानिकी और अन्य उद्योगों में गतिविधियों के परिणामों पर प्राकृतिक और जलवायु कारकों का बहुत प्रभाव पड़ता है। उनके प्रभाव को ध्यान में रखते हुए हमें व्यावसायिक संस्थाओं के काम के परिणामों का अधिक सटीक आकलन करने की अनुमति मिलती है। सामाजिक-आर्थिक कारकों में श्रमिकों की रहने की स्थिति, उद्यम में सांस्कृतिक, खेल और मनोरंजक कार्यों का संगठन, संस्कृति का सामान्य स्तर और कर्मियों की शिक्षा आदि शामिल हैं। वे उद्यम के उत्पादन संसाधनों के अधिक पूर्ण उपयोग और वृद्धि में योगदान करते हैं। इसके कार्य की दक्षता. उत्पादन और आर्थिक कारक उद्यम के उत्पादन संसाधनों के उपयोग की पूर्णता और दक्षता और उसकी गतिविधियों के अंतिम परिणामों को निर्धारित करते हैं। आर्थिक गतिविधि के परिणामों पर प्रभाव की डिग्री के आधार पर, कारकों को प्रमुख और छोटे में विभाजित किया गया है। इनमें मुख्य ऐसे कारक शामिल हैं जिनका प्रदर्शन संकेतक पर निर्णायक प्रभाव पड़ता है। जिनका वर्तमान परिस्थितियों में आर्थिक गतिविधि के परिणामों पर निर्णायक प्रभाव नहीं पड़ता है उन्हें गौण माना जाता है। यहां यह ध्यान रखना आवश्यक है कि परिस्थितियों के आधार पर एक ही कारक प्राथमिक और द्वितीयक दोनों हो सकता है। विभिन्न कारकों में से मुख्य, निर्धारण कारकों की पहचान करने की क्षमता विश्लेषण के परिणामों के आधार पर निष्कर्ष की शुद्धता सुनिश्चित करती है।

अध्ययन की वस्तु के संबंध में, कारकों को आंतरिक और बाह्य में वर्गीकृत किया जाता है, अर्थात। इस उद्यम की गतिविधियों पर निर्भर और स्वतंत्र। विश्लेषण में मुख्य ध्यान आंतरिक कारकों के अध्ययन पर दिया जाना चाहिए जो उद्यम प्रभावित कर सकते हैं।

साथ ही, कई मामलों में, विकसित उत्पादन कनेक्शन और संबंधों के साथ, प्रत्येक उद्यम के परिणाम अन्य उद्यमों की गतिविधियों से महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित होते हैं, उदाहरण के लिए, कच्चे माल, सामग्री, उनकी गुणवत्ता, लागत की आपूर्ति की एकरूपता और समयबद्धता , बाज़ार की स्थितियाँ, मुद्रास्फीति प्रक्रियाएँ, आदि। ये कारक बाहरी हैं। वे किसी दिए गए टीम के प्रयासों का वर्णन नहीं करते हैं, लेकिन उनका अध्ययन आंतरिक कारणों के प्रभाव की डिग्री को अधिक सटीक रूप से निर्धारित करना संभव बनाता है और इस प्रकार उत्पादन के आंतरिक भंडार की पूरी तरह से पहचान करता है।

उद्यमों की गतिविधियों का सही आकलन करने के लिए, कारकों को वस्तुनिष्ठ और व्यक्तिपरक में विभाजित किया जाना चाहिए। वस्तुनिष्ठ कारक, जैसे प्राकृतिक आपदा, लोगों की इच्छा और इच्छा पर निर्भर नहीं होते हैं। वस्तुनिष्ठ कारणों के विपरीत, व्यक्तिपरक कारण कानूनी संस्थाओं और व्यक्तियों की गतिविधियों पर निर्भर करते हैं।

व्यापकता की डिग्री के अनुसार, कारकों को सामान्य और विशिष्ट में विभाजित किया गया है। सामान्य कारकों में वे कारक शामिल होते हैं जो अर्थव्यवस्था के सभी क्षेत्रों में कार्य करते हैं। विशिष्ट वे हैं जो अर्थव्यवस्था या उद्यम के किसी विशेष क्षेत्र में काम करते हैं। कारकों का यह विभाजन हमें व्यक्तिगत उद्यमों और उद्योगों की विशेषताओं को पूरी तरह से ध्यान में रखने और उनकी गतिविधियों का अधिक सटीक आकलन करने की अनुमति देता है।

प्रदर्शन परिणामों पर प्रभाव की अवधि के आधार पर, कारकों को स्थिर और परिवर्तनशील के बीच प्रतिष्ठित किया जाता है। लगातार कारक पूरे समय अध्ययन के तहत घटना को लगातार प्रभावित करते हैं। परिवर्तनशील कारकों का प्रभाव समय-समय पर प्रकट होता है, उदाहरण के लिए, नई तकनीक का विकास, नए प्रकार के उत्पाद, नई उत्पादन तकनीक आदि।

उद्यमों की गतिविधियों का आकलन करने के लिए उनकी कार्रवाई की प्रकृति के अनुसार गहन और व्यापक में कारकों का विभाजन बहुत महत्वपूर्ण है। व्यापक कारकों में ऐसे कारक शामिल हैं जो प्रदर्शन संकेतक में गुणात्मक वृद्धि के बजाय मात्रात्मक वृद्धि से जुड़े हैं, उदाहरण के लिए, बोए गए क्षेत्र का विस्तार करके उत्पादन की मात्रा में वृद्धि, जानवरों की संख्या में वृद्धि, श्रमिकों की संख्या आदि। गहन कारक उत्पादन प्रक्रिया में प्रयास की डिग्री और श्रम तीव्रता की विशेषता बताते हैं, उदाहरण के लिए, कृषि उपज में वृद्धि, पशुधन उत्पादकता और श्रम उत्पादकता का स्तर।

यदि विश्लेषण का उद्देश्य आर्थिक गतिविधि के परिणामों पर प्रत्येक कारक के प्रभाव को मापना है, तो उन्हें मात्रात्मक और गुणात्मक, सरल और जटिल, मापने योग्य और मापनीय में विभाजित किया गया है।

वे कारक जो घटना की मात्रात्मक निश्चितता (श्रमिकों की संख्या, उपकरण, कच्चे माल, आदि) को व्यक्त करते हैं, उन्हें मात्रात्मक माना जाता है। गुणात्मक कारक अध्ययन की जा रही वस्तुओं (श्रम उत्पादकता, उत्पाद की गुणवत्ता, मिट्टी की उर्वरता, आदि) के आंतरिक गुणों, विशेषताओं और विशेषताओं को निर्धारित करते हैं।

अध्ययन किए गए अधिकांश कारक संरचना में जटिल हैं और कई तत्वों से बने हैं। हालाँकि, ऐसे भी हैं जिन्हें उनके घटक भागों में विभाजित नहीं किया जा सकता है। उनकी संरचना के आधार पर, कारकों को जटिल (जटिल) और सरल (मौलिक) में विभाजित किया जाता है। एक जटिल कारक का एक उदाहरण श्रम उत्पादकता है, और एक सरल कारक रिपोर्टिंग अवधि में कार्य दिवसों की संख्या है।

जैसा कि पहले ही संकेत दिया गया है, कुछ कारकों का प्रदर्शन संकेतक पर सीधा प्रभाव पड़ता है, जबकि अन्य का अप्रत्यक्ष प्रभाव पड़ता है। अधीनता के स्तर (पदानुक्रम) के आधार पर पहले, दूसरे, तीसरे आदि के कारकों को प्रतिष्ठित किया जाता है। अधीनता के स्तर. पहले स्तर के कारकों में वे शामिल हैं जो प्रदर्शन संकेतक को सीधे प्रभावित करते हैं। वे कारक जो पहले स्तर के कारकों का उपयोग करके अप्रत्यक्ष रूप से प्रदर्शन संकेतक निर्धारित करते हैं, उन्हें दूसरे स्तर के कारक आदि कहा जाता है। उदाहरण के लिए, सकल उत्पादन के सापेक्ष, प्रथम स्तर के कारक श्रमिकों की औसत वार्षिक संख्या और प्रति कार्यकर्ता औसत वार्षिक उत्पादन हैं। एक कर्मचारी द्वारा काम किए गए दिनों की संख्या और औसत दैनिक उत्पादन दूसरे स्तर के कारक हैं। तीसरे स्तर के कारकों में कार्य दिवस की लंबाई और औसत प्रति घंटा आउटपुट शामिल हैं।

किसी भी व्यवसाय को चलाने का आधार श्रम सहित उपलब्ध संसाधनों का तर्कसंगत और कुशल उपयोग है। यह काफी तर्कसंगत है कि प्रबंधन श्रमिकों को काम पर रखने की अतिरिक्त लागत के बिना उत्पादन की मात्रा बढ़ाना चाहता है। विशेषज्ञ कई कारकों की पहचान करते हैं जो प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं:

प्रबंधकीय शैली (एक प्रबंधक का मुख्य कार्य कर्मचारियों को प्रेरित करना, एक संगठनात्मक संस्कृति बनाना है जो गतिविधि और कड़ी मेहनत को महत्व देती है)।

तकनीकी नवाचारों में निवेश (समय की मांग को पूरा करने वाले नए उपकरणों की खरीद प्रत्येक कर्मचारी द्वारा खर्च किए गए समय को काफी कम कर सकती है)।

उन्नत प्रशिक्षण के लिए प्रशिक्षण और सेमिनार (उत्पादन की बारीकियों का ज्ञान कर्मियों को उत्पादन प्रक्रिया में सुधार में भाग लेने की अनुमति देता है)।

कई उपयोगकर्ता आश्चर्य करते हैं कि कंप्यूटर के प्रदर्शन को सबसे अधिक प्रभावित करने वाली चीज़ क्या है?

यह पता चला है कि इस प्रश्न का निश्चित उत्तर देना असंभव है। कंप्यूटर सबसिस्टम (मेमोरी, कंप्यूटिंग, ग्राफिक्स, स्टोरेज) का एक सेट है जो मदरबोर्ड और डिवाइस ड्राइवरों के माध्यम से एक दूसरे के साथ इंटरैक्ट करता है। यदि सबसिस्टम सही तरीके से कॉन्फ़िगर नहीं किए गए हैं, तो वे अधिकतम प्रदर्शन प्रदान नहीं कर पाते हैं जो वे कर सकते थे।

व्यापक प्रदर्शन सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर सेटिंग्स और सुविधाओं से बना होता है।
आइए उन्हें सूचीबद्ध करें।

हार्डवेयर प्रदर्शन कारक:

1. प्रोसेसर कोर की संख्या - 1, 2, 3 या 4
2. प्रोसेसर आवृत्ति और प्रोसेसर सिस्टम बस (एफएसबी) आवृत्ति - 533, 667, 800, 1066, 1333 या 1600 मेगाहर्ट्ज
3. प्रोसेसर कैश मेमोरी (सीपीयू) की मात्रा और मात्रा - 256, 512 केबी; 1, 2, 3, 4, 6, 12 एमबी।
4. सीपीयू और मदरबोर्ड की सिस्टम बस आवृत्ति का मिलान
5. रैंडम एक्सेस मेमोरी (रैम) आवृत्ति और मदरबोर्ड मेमोरी बस आवृत्ति - DDR2-667, 800, 1066
6. रैम क्षमता - 512 एमबी या अधिक
7. मदरबोर्ड पर प्रयुक्त चिपसेट (इंटेल, वीआईए, एसआईएस, एनवीडिया, एटीआई/एएमडी)
8. उपयोग किया गया ग्राफ़िक्स सबसिस्टम मदरबोर्ड या अलग (अपनी स्वयं की वीडियो मेमोरी और ग्राफ़िक्स प्रोसेसर के साथ बाहरी वीडियो कार्ड) में बनाया गया है
9. हार्ड ड्राइव (HDD) इंटरफ़ेस प्रकार - समानांतर IDE या सीरियल SATA और SATA-2
10. हार्ड ड्राइव कैश - 8, 16 या 32 एमबी।

सूचीबद्ध तकनीकी विशेषताओं को बढ़ाने से हमेशा उत्पादकता बढ़ती है।

कोर

फिलहाल, अधिकांश निर्मित प्रोसेसर में कम से कम 2 कोर होते हैं (एएमडी सेमप्रॉन, एथलॉन 64 और इंटेल सेलेरॉन डी, सेलेरॉन 4xx को छोड़कर)। 3डी रेंडरिंग या वीडियो एन्कोडिंग कार्यों के साथ-साथ उन प्रोग्रामों में कोर की संख्या महत्वपूर्ण है जिनका कोड कई कोर के मल्टी-थ्रेडिंग के लिए अनुकूलित है। अन्य मामलों में (उदाहरण के लिए, कार्यालय और इंटरनेट कार्यों में) वे बेकार हैं।

चार कोरनिम्नलिखित चिह्नों के साथ इंटेल कोर 2 एक्सट्रीम और कोर 2 क्वाड प्रोसेसर हैं: QX9xxx, Q9xxx, Q8xxx, QX6xxx;
एएमडी फेनोम एक्स3 - 3 कोर;
एएमडी फेनोम एक्स4 - 4 कोर।

हमें याद रखना चाहिए कि कोर की संख्या सीपीयू की बिजली खपत को काफी बढ़ा देती है और मदरबोर्ड और बिजली आपूर्ति के लिए बिजली की आवश्यकताओं को बढ़ा देती है!

लेकिन कोर की पीढ़ी और वास्तुकला किसी भी प्रोसेसर के प्रदर्शन को बहुत प्रभावित करती है।
उदाहरण के लिए, यदि हम समान आवृत्ति, सिस्टम बस और कैश मेमोरी के साथ डुअल-कोर इंटेल पेंटियम डी और कोर 2 डुओ लेते हैं, तो कोर 2 डुओ निस्संदेह जीतेगा।

प्रोसेसर, मेमोरी और मदरबोर्ड बस आवृत्तियाँ

यह भी बहुत महत्वपूर्ण है कि विभिन्न घटकों की आवृत्तियाँ मेल खाती हों।
मान लीजिए, यदि आपका मदरबोर्ड 800 मेगाहर्ट्ज की मेमोरी बस आवृत्ति का समर्थन करता है, और एक DDR2-677 मेमोरी मॉड्यूल स्थापित है, तो मेमोरी मॉड्यूल की आवृत्ति प्रदर्शन को कम कर देगी।

उसी समय, यदि मदरबोर्ड 800 मेगाहर्ट्ज की आवृत्ति का समर्थन नहीं करता है, और जबकि DDR2-800 मॉड्यूल स्थापित है, तो यह काम करेगा, लेकिन कम आवृत्ति पर।

कैश

सीएडी सिस्टम, बड़े डेटाबेस और ग्राफिक्स के साथ काम करते समय प्रोसेसर मेमोरी कैश मुख्य रूप से प्रभावित होता है। कैश तेज़ एक्सेस गति वाली एक मेमोरी है, जिसे धीमी एक्सेस गति (इसके बाद "मुख्य मेमोरी" के रूप में संदर्भित) के साथ मेमोरी में स्थायी रूप से मौजूद डेटा तक पहुंच तेज करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। कैशिंग का उपयोग सीपीयू, हार्ड ड्राइव, ब्राउज़र और वेब सर्वर द्वारा किया जाता है।

जब सीपीयू डेटा तक पहुंचता है, तो पहले कैश की जांच की जाती है। यदि अनुरोधित डेटा आइटम के पहचानकर्ता से मेल खाने वाले पहचानकर्ता के साथ एक प्रविष्टि कैश में पाई जाती है, तो कैश में डेटा आइटम का उपयोग किया जाता है। इस मामले को कैश हिट कहा जाता है। यदि अनुरोधित डेटा तत्व वाले कैश में कोई प्रविष्टियाँ नहीं मिलती हैं, तो इसे मुख्य मेमोरी से कैश में पढ़ा जाता है और बाद की पहुंच के लिए उपलब्ध हो जाता है। इस मामले को कैश मिस कहा जाता है। कैश हिट का प्रतिशत जहां कोई परिणाम मिलता है उसे हिट दर या कैश हिट अनुपात कहा जाता है।
इंटेल प्रोसेसर के लिए कैश हिट का प्रतिशत अधिक है।

सभी सीपीयू कैश की संख्या (3 तक) और उनके आकार में भिन्न होते हैं। सबसे तेज़ कैश पहला स्तर (L1) है, सबसे धीमा तीसरा (L3) है। केवल AMD Phenom प्रोसेसर में L3 कैश होता है। इसलिए यह बहुत महत्वपूर्ण है कि L1 कैश का आकार बड़ा हो।

हमने कैश मेमोरी आकार पर प्रदर्शन की निर्भरता का परीक्षण किया। यदि आप 3डी शूटर प्री और क्वेक 4 के परिणामों की तुलना करते हैं, जो विशिष्ट गेमिंग एप्लिकेशन हैं, तो 1 और 4 एमबी के बीच प्रदर्शन अंतर लगभग 200 मेगाहर्ट्ज की आवृत्ति अंतर वाले प्रोसेसर के समान ही है। यही बात DivX 6.6 और XviD 1.1.2 कोडेक्स के साथ-साथ WinRAR 3.7 आर्काइवर के लिए वीडियो एन्कोडिंग परीक्षणों पर भी लागू होती है। हालाँकि, 3DStudio Max 8, Lame MP3 Encoder, या MainConcept के H.264 Encoder V2 जैसे CPU-सघन अनुप्रयोगों को बड़े कैश आकार से अधिक लाभ नहीं होता है।
आइए याद रखें कि AMD एथलॉन 64 ! इस संबंध में, फेनोम कैश के साथ बेहतर काम करता है।

टक्कर मारना

जैसा कि पहले ही उल्लेख किया गया है, रैम की विशेषता आवृत्ति और वॉल्यूम है। साथ ही, अब 2 प्रकार की मेमोरी उपलब्ध हैं, DDR2 और DDR3, जो वास्तुकला, प्रदर्शन, आवृत्ति और आपूर्ति वोल्टेज में भिन्न हैं - अर्थात, सब कुछ!
मेमोरी मॉड्यूल की आवृत्ति मॉड्यूल की आवृत्ति से मेल खानी चाहिए।

रैम की मात्रा ऑपरेटिंग सिस्टम और संसाधन-गहन अनुप्रयोगों के प्रदर्शन को भी प्रभावित करती है।
गणना सरल है - विंडोज एक्सपी लोड होने के बाद 300-350 एमबी रैम लेता है। यदि स्टार्टअप में अतिरिक्त प्रोग्राम हैं, तो वे रैम भी लोड करते हैं। यानी 150-200 एमबी फ्री रहते हैं. केवल हल्के कार्यालय अनुप्रयोग ही वहां फिट हो सकते हैं।
ऑटोकैड, ग्राफिक्स एप्लिकेशन, 3डीमैक्स, कोडिंग और ग्राफिक्स के साथ आरामदायक काम के लिए कम से कम 1 जीबी रैम की आवश्यकता होती है। यदि आप Windows Vista का उपयोग करते हैं तो कम से कम 2 GB.

ग्राफ़िक्स सबसिस्टम

ऑफिस कंप्यूटर अक्सर ऐसे मदरबोर्ड का उपयोग करते हैं जिनमें अंतर्निहित ग्राफिक्स होते हैं। ऐसे चिपसेट (G31, G45, AMD 770G, आदि) पर मदरबोर्ड के चिह्नों में G अक्षर होता है।
ये एकीकृत ग्राफिक्स कार्ड वीडियो मेमोरी के लिए कुछ रैम का उपयोग करते हैं, जिससे उपयोगकर्ता के लिए उपलब्ध रैम स्थान की मात्रा कम हो जाती है।

तदनुसार, प्रदर्शन बढ़ाने के लिए, अंतर्निहित वीडियो कार्ड को मदरबोर्ड BIOS में अक्षम किया जाना चाहिए, और पीसीआई-एक्सप्रेस स्लॉट में एक बाहरी (अलग) वीडियो कार्ड स्थापित किया जाना चाहिए।
सभी वीडियो कार्ड ग्राफिक्स चिपसेट, इसकी पाइपलाइनों की ऑपरेटिंग आवृत्ति, पाइपलाइनों की संख्या, वीडियो मेमोरी आवृत्ति और वीडियो मेमोरी बस की चौड़ाई में भिन्न होते हैं।

भंडारण उपप्रणाली

बड़ी मात्रा में डेटा - वीडियो, ऑडियो, साथ ही बड़ी संख्या में छोटी फ़ाइलें खोलने पर ड्राइव का प्रदर्शन बहुत प्रभावित होता है।

फ़ाइलों तक पहुंच की गति को प्रभावित करने वाली तकनीकी विशेषताओं में, हार्ड ड्राइव इंटरफ़ेस (एचडीडी) के प्रकार पर ध्यान दिया जाना चाहिए - समानांतर आईडीई या सीरियल एसएटीए और एसएटीए -2 और हार्ड ड्राइव कैश - 8, 16 या 32 एमबी।
फिलहाल, केवल SATA-2 इंटरफ़ेस के साथ हार्ड ड्राइव स्थापित करने की अनुशंसा की जाती है, जिसमें उच्चतम बैंडविड्थ और सबसे बड़ा कैश है।

सॉफ़्टवेयर प्रदर्शन कारक:

1. स्थापित प्रोग्रामों की संख्या
2. फ़ाइल सिस्टम विखंडन
3. फ़ाइल सिस्टम त्रुटियाँ, ख़राब सेक्टर
4. ओएस रजिस्ट्री विखंडन
5. ओएस रजिस्ट्री त्रुटियाँ
6. पृष्ठ फ़ाइल आकार (वर्चुअल मेमोरी आकार)
7. ओएस जीयूआई विज़ुअलाइज़ेशन तत्व शामिल हैं
8. स्टार्टअप पर विंडोज़ प्रोग्राम और सेवाएँ लोड हो रही हैं

यह पूरी सूची नहीं है, लेकिन ये विंडोज़ ओएस की विशेषताएं हैं जो इसके संचालन को काफी धीमा कर सकती हैं।
लेकिन हम इन विशेषताओं, सेटिंग्स और मापदंडों के बारे में अगले लेख में बात करेंगे।

CPUएक कोर कंप्यूटिंग घटक है जो कंप्यूटर के प्रदर्शन को बहुत प्रभावित करता है। लेकिन गेमिंग का प्रदर्शन प्रोसेसर पर कितना निर्भर करता है? क्या आपको गेमिंग प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए अपना प्रोसेसर बदलना चाहिए? इससे किस प्रकार की वृद्धि होगी? इन सवालों का जवाब हम इस लेख में ढूंढने की कोशिश करेंगे.

1. वीडियो कार्ड या प्रोसेसर को क्या बदलना है

कुछ समय पहले, मुझे फिर से कंप्यूटर के प्रदर्शन में कमी का सामना करना पड़ा और यह स्पष्ट हो गया कि अब एक और अपग्रेड का समय आ गया है। उस समय मेरा विन्यास इस प्रकार था:

• फेनोम II X4 945 (3 गीगाहर्ट्ज़)
• 8 जीबी डीडीआर2 800 मेगाहर्ट्ज
• जीटीएक्स 660 2 जीबी

कुल मिलाकर, मैं कंप्यूटर के प्रदर्शन से काफी खुश था, सिस्टम काफी तेजी से काम करता था, अधिकांश गेम उच्च या मध्यम/उच्च ग्राफिक्स सेटिंग्स पर चलते थे, और मैं अक्सर वीडियो संपादित नहीं करता था, इसलिए 15-30 मिनट के रेंडरिंग में कोई परेशानी नहीं हुई। मुझे।

पहली समस्याएँ गेम वर्ल्ड ऑफ़ टैंक्स में उत्पन्न हुईं, जब ग्राफ़िक्स सेटिंग्स को उच्च से मध्यम में बदलने से अपेक्षित प्रदर्शन में वृद्धि नहीं हुई। फ्रेम दर समय-समय पर 60 से 40 एफपीएस तक गिर गई। यह स्पष्ट हो गया कि प्रदर्शन प्रोसेसर द्वारा सीमित था। फिर 3.6 गीगाहर्ट्ज़ तक जाने का निर्णय लिया गया, जिससे WoT में समस्याएं हल हो गईं।

लेकिन समय बीतता गया, नए भारी गेम जारी किए गए, और WoT से मैंने एक ऐसे गेम की ओर रुख किया जो सिस्टम संसाधनों (आर्मटा) की अधिक मांग वाला था। स्थिति ने खुद को दोहराया और सवाल यह बन गया कि क्या बदला जाए - वीडियो कार्ड या प्रोसेसर। GTX 660 को 1060 में बदलने का कोई मतलब नहीं था; कम से कम GTX 1070 लेना आवश्यक था। लेकिन पुराना Phenom निश्चित रूप से ऐसे वीडियो कार्ड को संभालने में सक्षम नहीं होगा। और आर्मटा में सेटिंग्स बदलते समय भी, यह स्पष्ट था कि प्रदर्शन फिर से प्रोसेसर द्वारा सीमित था। इसलिए, गेम के लिए अधिक उत्पादक इंटेल प्लेटफ़ॉर्म पर संक्रमण के साथ पहले प्रोसेसर को बदलने का निर्णय लिया गया।

प्रोसेसर को बदलने में मदरबोर्ड और रैम को बदलना शामिल है। लेकिन कोई अन्य रास्ता नहीं था; इसके अलावा, आशा थी कि एक अधिक शक्तिशाली प्रोसेसर पुराने वीडियो कार्ड को प्रोसेसर-निर्भर गेम में पूरी तरह से सक्षम बनाने की अनुमति देगा।

2. प्रोसेसर चयन

उस समय कोई Ryzen प्रोसेसर नहीं थे; उनकी रिलीज़ केवल अपेक्षित थी। उनका पूर्ण मूल्यांकन करने के लिए, ताकत और कमजोरियों की पहचान करने के लिए उनकी रिहाई और बड़े पैमाने पर परीक्षण की प्रतीक्षा करना आवश्यक था।

इसके अलावा, यह पहले से ही ज्ञात था कि उनकी रिलीज़ के समय कीमत काफी अधिक होगी और उनके लिए कीमतें अधिक पर्याप्त होने तक लगभग छह महीने तक इंतजार करना आवश्यक था। इतनी देर प्रतीक्षा करने की कोई इच्छा नहीं थी, ठीक वैसे ही जैसे अभी भी कच्चे AM4 प्लेटफ़ॉर्म पर जल्दी से स्विच करने की कोई इच्छा नहीं थी। और, एएमडी की शाश्वत भूलों को देखते हुए, यह जोखिम भरा भी था।

इसलिए, Ryzen प्रोसेसर पर विचार नहीं किया गया और सॉकेट 1151 पर पहले से ही सिद्ध, पॉलिश और अच्छी तरह से सिद्ध Intel प्लेटफ़ॉर्म को प्राथमिकता दी गई। और, जैसा कि अभ्यास से पता चला है, व्यर्थ नहीं, क्योंकि Ryzen प्रोसेसर गेम में बदतर निकले, और अन्य प्रदर्शन कार्यों में मेरा प्रदर्शन पहले से ही पर्याप्त था।

सबसे पहले विकल्प कोर i5 प्रोसेसर के बीच था:

• कोर i5-6600
• कोर i5-7600
• कोर i5-6600K
• कोर i5-7600K

मध्य-श्रेणी के गेमिंग कंप्यूटर के लिए, i5-6600 न्यूनतम विकल्प था। लेकिन भविष्य में, मैं वीडियो कार्ड बदलने के मामले में कुछ रिजर्व रखना चाहता था। कोर i5-7600 बहुत अलग नहीं था, इसलिए मूल योजना स्थिर 4.4 GHz पर ओवरक्लॉक करने की क्षमता वाला Core i5-6600K या Core i5-7600K खरीदने की थी।

लेकिन, आधुनिक खेलों में परीक्षण के परिणामों को पढ़ने के बाद, जहां इन प्रोसेसरों पर लोड 90% के करीब था, यह स्पष्ट था कि भविष्य में वे पर्याप्त नहीं हो सकते हैं। लेकिन मैं लंबे समय से रिज़र्व के साथ एक अच्छा प्लेटफ़ॉर्म चाहता था, क्योंकि वे दिन चले गए जब आप हर साल अपने पीसी को अपग्रेड कर सकते थे

इसलिए मैंने कोर i7 प्रोसेसर को देखना शुरू किया:

• कोर i7-6700
• कोर i7-7700
• कोर i7-6700K
• कोर i7-7700K

आधुनिक खेलों में वे अभी तक पूरी तरह से लोड नहीं हुए हैं, लेकिन कहीं-कहीं 60-70% के आसपास हैं। लेकिन, Core i7-6700 की बेस फ़्रीक्वेंसी केवल 3.4 GHz है, और Core i7-7700 की इससे अधिक नहीं - 3.6 GHz है।

शीर्ष वीडियो कार्ड वाले आधुनिक गेम में परीक्षण परिणामों के अनुसार, सबसे बड़ी प्रदर्शन वृद्धि लगभग 4 गीगाहर्ट्ज पर देखी गई है। तब यह उतना महत्वपूर्ण नहीं रह जाता, कभी-कभी तो लगभग अदृश्य हो जाता है।

इस तथ्य के बावजूद कि i5 और i7 प्रोसेसर ऑटो-ओवरक्लॉकिंग तकनीक () से लैस हैं, आपको इस पर बहुत अधिक भरोसा नहीं करना चाहिए, क्योंकि उन खेलों में जहां सभी कोर का उपयोग किया जाता है, वृद्धि नगण्य होगी (केवल 100-200 मेगाहर्ट्ज)।

इस प्रकार, कोर i7-6700K (4 GHz) और i7-7700K (4.2 GHz) प्रोसेसर अधिक इष्टतम हैं, और स्थिर 4.4 GHz पर ओवरक्लॉकिंग की संभावना को देखते हुए, वे i7-6700 (3.4 GHz) की तुलना में काफी अधिक आशाजनक हैं। ) और i7-7700 (3.6 GHz), चूंकि आवृत्ति में अंतर पहले से ही 800-1000 मेगाहर्ट्ज होगा!

अपग्रेड के समय, इंटेल 7वीं पीढ़ी के प्रोसेसर (कोर i7-7xxx) अभी सामने आए थे और 6वीं पीढ़ी के प्रोसेसर (कोर i7-6xxx) की तुलना में काफी अधिक महंगे थे, जिनकी कीमतों में पहले से ही गिरावट शुरू हो गई थी। वहीं, नई पीढ़ी में उन्होंने केवल बिल्ट-इन ग्राफिक्स को ही अपडेट किया, जिनकी गेम के लिए जरूरत नहीं है। और उनकी ओवरक्लॉकिंग क्षमताएं लगभग समान हैं।

इसके अलावा, नए चिपसेट वाले मदरबोर्ड भी अधिक महंगे थे (हालांकि आप पुराने चिपसेट पर प्रोसेसर स्थापित कर सकते हैं, इससे कुछ समस्याएं पैदा हो सकती हैं)।

इसलिए, भविष्य में कोर i7-6700K को 4 गीगाहर्ट्ज की बेस फ्रीक्वेंसी और स्थिर 4.4 गीगाहर्ट्ज पर ओवरक्लॉक करने की क्षमता के साथ लेने का निर्णय लिया गया।

3. मदरबोर्ड और मेमोरी का चयन करना

मैं, अधिकांश उत्साही और तकनीकी विशेषज्ञों की तरह, ASUS के उच्च गुणवत्ता वाले और स्थिर मदरबोर्ड पसंद करता हूं। ओवरक्लॉकिंग क्षमताओं वाले कोर i7-6700K प्रोसेसर के लिए, सबसे अच्छा विकल्प Z170 चिपसेट पर आधारित मदरबोर्ड है। इसके अलावा, मैं एक बेहतर अंतर्निर्मित साउंड कार्ड चाहता था। इसलिए, Z170 चिपसेट पर ASUS से सबसे सस्ता गेमिंग मदरबोर्ड लेने का निर्णय लिया गया -।

3400 मेगाहर्ट्ज तक मॉड्यूल आवृत्तियों के लिए मदरबोर्ड के समर्थन को ध्यान में रखते हुए, मेमोरी भी तेज़ होना चाहती थी। आधुनिक गेमिंग पीसी के लिए, सबसे अच्छा विकल्प 2x8 जीबी DDR4 मेमोरी किट है। जो कुछ बचा था वह मूल्य/आवृत्ति अनुपात के संदर्भ में इष्टतम सेट ढूंढना था।

प्रारंभ में, विकल्प AMD Radeon R7 (2666 MHz) पर पड़ा, क्योंकि कीमत बहुत आकर्षक थी। लेकिन ऑर्डर देते समय यह स्टॉक में नहीं था। मुझे बहुत अधिक महंगे G.Skill RipjawsV (3000 मेगाहर्ट्ज) और थोड़े कम महंगे टीम टी-फोर्स डार्क (2666 मेगाहर्ट्ज) के बीच चयन करना था।

यह एक कठिन विकल्प था, क्योंकि मैं तेज़ मेमोरी चाहता था और पैसे सीमित थे। आधुनिक खेलों में परीक्षणों के आधार पर (जिसका मैंने अध्ययन किया), 2133 मेगाहर्ट्ज और 3000 मेगाहर्ट्ज मेमोरी के बीच प्रदर्शन अंतर 3-13% और औसत 6% था। यह ज़्यादा नहीं है, लेकिन मैं अधिकतम पाना चाहता था।

लेकिन तथ्य यह है कि तेज़ मेमोरी फ़ैक्टरी ओवरक्लॉकिंग धीमी चिप्स द्वारा बनाई जाती है। G.Skill RipjawsV मेमोरी (3000 मेगाहर्ट्ज) कोई अपवाद नहीं है और, इस आवृत्ति को प्राप्त करने के लिए, इसकी आपूर्ति वोल्टेज 1.35 V है। इसके अलावा, प्रोसेसर को बहुत अधिक आवृत्ति के साथ मेमोरी को पचाने में कठिनाई होती है और पहले से ही 3000 मेगाहर्ट्ज की आवृत्ति पर सिस्टम स्थिर रूप से काम नहीं कर सकता है. खैर, बढ़ी हुई आपूर्ति वोल्टेज से मेमोरी चिप्स और प्रोसेसर नियंत्रक दोनों का तेजी से घिसाव (क्षरण) होता है (इंटेल ने आधिकारिक तौर पर इसकी घोषणा की है)।

उसी समय, टीम टी-फोर्स डार्क मेमोरी (2666 मेगाहर्ट्ज) 1.2 वी के वोल्टेज पर काम करती है और, निर्माता के अनुसार, वोल्टेज को 1.4 वी तक बढ़ाने की अनुमति देती है, जो यदि वांछित है, तो आपको इसे मैन्युअल रूप से ओवरक्लॉक करने की अनुमति देगा। . सभी पेशेवरों और विपक्षों का वजन करने के बाद, 1.2 वी के मानक वोल्टेज के साथ मेमोरी के पक्ष में चुनाव किया गया।

4. गेमिंग प्रदर्शन परीक्षण

प्लेटफ़ॉर्म बदलने से पहले, मैंने कुछ खेलों में पुराने सिस्टम पर प्रदर्शन परीक्षण किया। प्लेटफ़ॉर्म बदलने के बाद वही परीक्षण दोहराए गए।

परीक्षण उच्च ग्राफिक्स सेटिंग्स पर समान वीडियो कार्ड (जीटीएक्स 660) के साथ एक साफ विंडोज 7 सिस्टम पर किए गए थे, क्योंकि प्रोसेसर को बदलने का लक्ष्य छवि गुणवत्ता को कम किए बिना प्रदर्शन को बढ़ाना था।

अधिक सटीक परिणाम प्राप्त करने के लिए, परीक्षणों में केवल अंतर्निहित बेंचमार्क वाले गेम का उपयोग किया गया था। अपवाद के रूप में, ऑनलाइन टैंक शूटर आर्मर्ड वारफेयर में एक प्रदर्शन परीक्षण एक रीप्ले रिकॉर्ड करके और फिर फ्रैप्स का उपयोग करके रीडिंग के साथ इसे वापस चलाकर किया गया था।

उच्च ग्राफ़िक्स सेटिंग्स.

फेनोम एक्स4 (@3.6 गीगाहर्ट्ज़) पर परीक्षण करें।

परीक्षण के नतीजे बताते हैं कि औसत एफपीएस थोड़ा बदल गया (36 से 38 तक)। इसका मतलब है कि इस गेम में प्रदर्शन वीडियो कार्ड पर निर्भर करता है। हालाँकि, सभी परीक्षणों में न्यूनतम एफपीएस गिरावट में काफी कमी आई है (11-12 से 21-26 तक), जिसका अर्थ है कि खेल अभी भी थोड़ा अधिक आरामदायक होगा।

DirectX 12 के साथ प्रदर्शन में सुधार की उम्मीद में, मैंने बाद में Windows 10 में एक परीक्षण किया।

लेकिन परिणाम और भी बुरे थे.

बैटमैन: अरखम नाइट

उच्च ग्राफ़िक्स सेटिंग्स.

फेनोम एक्स4 (@3.6 गीगाहर्ट्ज़) पर परीक्षण करें।

कोर i7-6700K (4.0 GHz) पर परीक्षण करें।

गेम वीडियो कार्ड और प्रोसेसर दोनों पर बहुत मांग रखता है। परीक्षणों से यह स्पष्ट है कि प्रोसेसर को बदलने से औसत एफपीएस (14 से 23 तक) में उल्लेखनीय वृद्धि हुई, और न्यूनतम गिरावट (0 से 15) में कमी आई, अधिकतम मूल्य में भी वृद्धि हुई (27 से 37 तक)। हालाँकि, ये संकेतक आरामदायक गेमिंग की अनुमति नहीं देते हैं, इसलिए मैंने मध्यम सेटिंग्स के साथ परीक्षण चलाने और विभिन्न प्रभावों को अक्षम करने का निर्णय लिया।

मध्यम ग्राफ़िक्स सेटिंग्स.

फेनोम एक्स4 (@3.6 गीगाहर्ट्ज़) पर परीक्षण करें।

कोर i7-6700K (4.0 GHz) पर परीक्षण करें।

मध्यम सेटिंग्स पर, औसत एफपीएस भी थोड़ा बढ़ गया (37 से 44 तक), और ड्रॉडाउन में काफी कमी आई (22 से 35 तक), एक आरामदायक गेम के लिए 30 एफपीएस की न्यूनतम सीमा से अधिक। अधिकतम मूल्य में भी अंतर (50 से 64 तक) बना रहा। प्रोसेसर बदलने के परिणामस्वरूप खेलना काफी आरामदायक हो गया।

विंडोज़ 10 पर स्विच करने से बिल्कुल कुछ नहीं बदला।

ड्यूस एक्स: मैनकाइंड डिवाइडेड

उच्च ग्राफ़िक्स सेटिंग्स.

फेनोम एक्स4 (@3.6 गीगाहर्ट्ज़) पर परीक्षण करें।

कोर i7-6700K (4.0 GHz) पर परीक्षण करें।

प्रोसेसर को बदलने का परिणाम केवल एफपीएस ड्रॉडाउन (13 से 18 तक) में कमी थी। दुर्भाग्य से, मैं मध्यम सेटिंग्स के साथ परीक्षण चलाना भूल गया, लेकिन मैंने DirectX 12 पर परीक्षण किया।

परिणामस्वरूप, न्यूनतम एफपीएस में ही गिरावट आई।

बख़्तरबंद युद्ध: प्रोजेक्ट आर्मटा

मैं यह गेम अक्सर खेलता हूं और यह मेरे कंप्यूटर को अपग्रेड करने का एक मुख्य कारण बन गया है। उच्च सेटिंग्स पर, गेम ने 40-60 एफपीएस का उत्पादन किया, जिसमें दुर्लभ लेकिन अप्रिय गिरावट 20-30 तक थी।

सेटिंग्स को मध्यम में कम करने से गंभीर गिरावट समाप्त हो गई, लेकिन औसत एफपीएस लगभग समान रहा, जो प्रोसेसर के प्रदर्शन में कमी का एक अप्रत्यक्ष संकेत है।

एक रीप्ले रिकॉर्ड किया गया और उच्च सेटिंग्स पर FRAPS का उपयोग करके प्लेबैक मोड में परीक्षण किए गए।

मैंने उनके परिणामों को एक तालिका में संक्षेपित किया।

CPU	एफपीएस (मिन)	एफपीएस (बुधवार)	एफपीएस (अधिकतम)
फेनोम एक्स4 (@3.6 गीगाहर्ट्ज़)	28	51	63
कोर i7-6700K (4.0 GHz)	57	69	80

प्रोसेसर को बदलने से महत्वपूर्ण एफपीएस गिरावट पूरी तरह समाप्त हो गई और औसत फ्रेम दर में गंभीर वृद्धि हुई। इससे ऊर्ध्वाधर सिंक्रनाइज़ेशन को सक्षम करना संभव हो गया, जिससे चित्र अधिक सहज और सुखद हो गया। साथ ही, गेम बिना किसी गिरावट के स्थिर 60 एफपीएस उत्पन्न करता है और खेलने में बहुत आरामदायक है।

अन्य खेल

मैंने परीक्षण नहीं किए हैं, लेकिन सामान्य तौर पर अधिकांश ऑनलाइन और प्रोसेसर-निर्भर खेलों में एक समान तस्वीर देखी जाती है। प्रोसेसर बैटलफील्ड 1 और ओवरवॉच जैसे ऑनलाइन गेम में एफपीएस को गंभीर रूप से प्रभावित करता है। और GTA 5 और वॉच डॉग्स जैसे खुली दुनिया के खेलों में भी।

प्रयोग के लिए, मैंने एक पुराने पीसी पर फेनोम प्रोसेसर के साथ GTA 5 और कोर i7 के साथ एक नया पीसी स्थापित किया। यदि पहले, उच्च सेटिंग्स के साथ, एफपीएस 40-50 के भीतर रहता था, अब यह वस्तुतः बिना किसी गिरावट के 60 से ऊपर रहता है और अक्सर 70-80 तक पहुंच जाता है। ये परिवर्तन नग्न आंखों को दिखाई देते हैं, लेकिन एक सशस्त्र परिवर्तन सभी को ख़त्म कर देता है

5. प्रदर्शन परीक्षण का प्रतिपादन

मैं ज़्यादा वीडियो संपादन नहीं करता और केवल एक साधारण परीक्षण करता हूँ। मैंने अपने द्वारा उपयोग किए जाने वाले कैम्टासिया प्रोग्राम में कम बिटरेट पर 17:22 की लंबाई और 2.44 जीबी की मात्रा के साथ एक पूर्ण एचडी वीडियो प्रस्तुत किया। परिणाम 181 एमबी की फ़ाइल थी। प्रोसेसर्स ने निम्नलिखित समय में कार्य पूरा किया।

CPU	समय
फेनोम एक्स4 (@3.6 गीगाहर्ट्ज़)	16:34
कोर i7-6700K (4.0 GHz)	3:56

बेशक, एक वीडियो कार्ड (जीटीएक्स 660) रेंडरिंग में शामिल था, क्योंकि मैं कल्पना नहीं कर सकता कि वीडियो कार्ड के बिना रेंडरिंग के बारे में कौन सोचेगा, क्योंकि इसमें 5-10 गुना अधिक समय लगता है। इसके अलावा, संपादन के दौरान प्रभावों के प्लेबैक की सहजता और गति भी बहुत हद तक वीडियो कार्ड पर निर्भर करती है।

हालाँकि, प्रोसेसर पर निर्भरता रद्द नहीं की गई है और Core i7 ने Phenom X4 की तुलना में 4 गुना तेजी से इस कार्य को पूरा किया। जैसे-जैसे संपादन और प्रभावों की जटिलता बढ़ती है, यह समय काफी बढ़ सकता है। जिस काम को Phenom X4 2 घंटे में संभाल सकता है, Core i7 उसे 30 मिनट में संभाल सकता है।

यदि आप गंभीरता से वीडियो संपादन में संलग्न होने की योजना बना रहे हैं, तो एक शक्तिशाली मल्टी-थ्रेडेड प्रोसेसर और बड़ी मात्रा में मेमोरी आपके समय की काफी बचत करेगी।

6। निष्कर्ष

आधुनिक गेम और पेशेवर अनुप्रयोगों की भूख बहुत तेजी से बढ़ रही है, जिससे आपके कंप्यूटर को अपग्रेड करने में निरंतर निवेश की आवश्यकता होती है। लेकिन अगर आपके पास कमजोर प्रोसेसर है, तो वीडियो कार्ड बदलने का कोई मतलब नहीं है, यह बस इसे नहीं खोलेगा, यानी। प्रदर्शन प्रोसेसर द्वारा सीमित होगा.

पर्याप्त रैम के साथ शक्तिशाली प्रोसेसर पर आधारित एक आधुनिक प्लेटफॉर्म आने वाले वर्षों में आपके पीसी का उच्च प्रदर्शन सुनिश्चित करेगा। इससे कंप्यूटर को अपग्रेड करने की लागत कम हो जाती है और कुछ वर्षों के बाद पीसी को पूरी तरह से बदलने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

7. लिंक

प्रोसेसर इंटेल कोर i7-8700
प्रोसेसर इंटेल कोर i5-8400
इंटेल कोर i3 8100 प्रोसेसर