Анализ ограничений мобильных сетей и потенциала распределенных вычислений на смартфонах

 Ф. И. Исаев, Г. Н. Исаева

---

Аннотация. Актуальность настоящего исследования обусловлена экспоненциальным ростом мобильного трафика данных и фундаментальными ограничениями современных мобильных сетей, делающими традиционные централизованные подходы к обработке информации малоэффективными.
Цель исследования – комплексный анализ ограничений современных мобильных сетей в контексте передачи больших объемов данных и оценка возможности компенсации этих ограничений за счет распределенных вычислений на мобильных устройствах, включая исследование влияния термального троттлинга на производительность смартфонов в условиях длительной вычислительной нагрузки.
Методы. Использованы экспериментальные измерения скорости передачи данных, синтетические тесты производительности, стресс-тесты для анализа троттлинга и сравнительный анализ мобильных и стационарных систем.
Результаты. В работе представлен комплексный анализ реальной производительности сетей 4G, 3G и 2G, выявивший критические проблемы: нестабильность соединения (колебания скорости в 4G от 10–15 Мбит/с с провалами до 5 Мбит/с), высокие задержки передачи и катастрофическое падение пропускной способности в сетях предыдущих поколений. Экспериментальные данные демонстрируют, что передача файла объемом 2 ГБ в оптимальных условиях 4G занимает 20 минут, тогда как в 3G этот показатель достигает 2 часов, а в 2G становится практически не реализуемой задачей. В качестве альтернативного подхода исследуется концепция распределенных вычислений на мобильных устройствах. Проведенные сравнительные тесты производительности между флагманскими смартфонами (Samsung Galaxy S24) и стационарными системами выявили, что при однопоточных вычислениях разрыв составляет лишь 15 %, однако ключевым ограничивающим фактором выступает термальный троттлинг, приводящий к потере 45–50 % производительности уже через 12–18 минут интенсивной нагрузки.
Выводы. Полученные результаты обосновывают принципиальную возможность создания эффективных распределенных вычислительных систем на базе кластеров мобильных устройств, однако указывают на необходимость разработки специализированных алгоритмов балансировки нагрузки и управления тепловыми режимами, что определяет направления дальнейших исследований в данной области.

Ключевые слова: мобильные сети, распределенные вычисления, пропускная способность, троттлинг, производительность смартфонов, обработка данных

Для цитирования. Исаев Ф. И., Исаева Г. Н. Анализ ограничений мобильных сетей и потенциала распределенных вычислений на смартфонах // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2025. Т. 27. № 4. С. 24–34. DOI: 10.35330/1991-6639-2025-27-4-24-34

Список литературы

1. Гайдамака Ю. В., Самуйлов А. К. Метод расчета характеристик интерференции двух взаимодействующих устройств в беспроводной гетерогенной сети // Информатика и ее применение. 2015. Т. 9. № 1. С. 9–14. DOI: 10.14357/19922264150102
2. Kurochkin I., Dolgov A., Manzyuk M., Vatutin E. Using mobile devices in a voluntary distributed computing project to solve combinatorial problems. Supercomputing: 7th Russian Supercomputing Days, RuSCDays 2021, Moscow, Russia, September 27–28, 2021, Revised Selected Papers 7. Springer International Publishing, 2021. Pp. 525–537. DOI: 10.1007/978-3-030-92864-3_40
3. Acosta A., Almeida F. The particle filter algorithm: parallel implementations and performance analysis over Android mobile devices. Concurrency and Computation: Practice and Experience. 2016. Vol. 28. No. 3. Pp. 788–801.
4. Dongarra J.J., Luszczek P., Petitet A. The LINPACK Benchmark: past, present, and future. Concurrency and Computation: Practice and Experience. 2003. Vol. 15. No. 9. Pp. 803–820.
5. Liu S., Karanth A. Dynamic voltage and frequency scaling to improve energy-efficiency of hardware accelerators. 2021 IEEE 28th International Conference on High Performance Computing, Data, and Analytics (HiPC). 2021. Pp. 6–9.
6. Kurhade A.S., Siraskar G.D., Enhancing smartphone circuit cooling: a computational study of pcm integration. Journal of Advanced Research in Numerical Heat Transfer. 2024. Vol. 27.
   No. 1. Pp. 132–145.
7. Benoit-Cattin T., Velasco-Montero D., Fernández-Berni J. Impact of thermal throttling on long-term visual inference in a CPU-based edge device. Electronics. 2020. Vol. 9. No. 12. P. 6.
8. Bantock J.R.B., Al-Hashimi B.M., Merrett G.V. Mitigating interactive performance degradation from mobile device thermal throttling. IEEE Embedded Systems Letters. 2021. Vol. 13.
   No. 1. Pp. 1–4.
9. Salem H. Distributed computing system on a smartphones-based network. Software
   Technology: Methods and Tools: 51st International Conference. Springer International Publishing, 2019. Pp. 313–325

Информация об авторах

Исаев Федор Игоревич, аспирант, Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»;
115409, Россия, Москва, Каширское шоссе, 31;
alekseylent@bk.ru, ORCID: https://orcid.org/0009-0007-7308-1381, SPIN-код: 3403-5209
Исаева Галина Николаевна, канд. техн. наук, доцент, Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»;
115409, Россия, Москва, Каширское шоссе, 31;
ORCID: https://orcid.org/0009-0008-0371-5972, SPIN-код: 7809-5680