Рассмотрены параллельные вычисления на высокопродуктивных компьютерах (НРС-системах) и подходы к оценке эффективности различных задач, выполняемых на них. Для построения более точных оценок использована классификация параллельных алгоритмов по паттернам (шаблонам) с учетом стратегий доступа к данным. Для шаблона мастер-рабочий построена модель на основе нестационарной многоканальной системы массового обслуживания. Результаты проверены численным экспериментом на модельных данных и для генетического алгоритма задачи кластеризации данных.
