Сучасні паралельні програми виконуються в складних та ресурсно-обмежених середовищах, тому до них застосовуються підвищені вимоги щодо споживання ресурсів та стабільності виконання, особливо для довгих у часі обчислень. Для допомоги у визначенні ресурсних обмежень для паралельних програм розроблено формальну модель паралельних програм з ресурсними обмеженнями. Модель визначає часові та ресурсні обмеження і може бути використана як для дрібнозернистого, так і для крупнозернистого паралелізму. Для високих ступенів паралелізму (незалежні процедури, великі ітерації циклів, великі обчислювальні блоки для графічних, нейромережевих обчислень та обробки відео) інтерпретація моделі можлива під час виконання програми для унеможливлення блокувань у разі розподілу ресурсів. Розглянуто сучасні фреймворки, які можуть інтегрувати у свій склад базові засоби перевірки відповідності множини паралельних програм наявним обчислювальним ресурсам під час виконання програм. Розглянуто задачі реального світу - вивід у нейромережах, обробка відео, обчислення на графічних картах, які матимуть зиск з впровадження таких моделей.

Розглянуто моделювання паралельних програм за допомогою автоматів з ресурсними обмеженнями. Розглянуто певні приклади програм: операційні системи реального часу, обробка відео та розпізнавання образів у відеопотоці, вивід у нейромережах, типові методи розв'язку систем лінійних рівнянь для моделювання фізичних процесів. Розглянуто анотування вихідного коду та автоматичне отримання ресурсних обмежень програми за допомогою програм-профайлерів, що дозволяє моделювати поведінку паралельної програми з мінімальною допомогою користувача.

Сучасні паралельні або послідовні програми-навантаження (workloads) звичайно мають обмеження за швидкодією процесора або запотужністю каналів пам'яті. Також сучасною тенденцією є залучення спеціалізованих сопроцесорів для підвищення швидкодії програм-навантажень, які виконують не тількі обчислення, але й доступ до пам'яті зі складною адресацією. Такі сопроцесори практично неможливо використати за допомогою компілятора, лише ручним кодуванням програми. Обмеження за потужністю каналу пам'яті також може вирішуватися складною системою передвибірки даних з пам'яті у кеш-пам'ять процесора, але компілятор теж може оптимізувати передвибірку лише у простих випадках побудови коду. Оскільки програми-навантаження дуже швидко мігрують у бік вбудованих обчислень, виникає проблема спрощення використання вбудованих сопроцесорів для підвищення швидкодії. Це потребує аналізу послідовностей доступу до пам'яті та визначення вузьких місць у коді програми. Точний аналіз доступу можливий за допомогою симуляторів, наприклад Valgrind, який дозволяє аналізувати великі програми-навантаження, наприклад, вивід у нейромережах і за адекватний час. Наявні симулятори та засоби аналізу навантаження процесора не дозволяють коректно визначати навантаження у прив'язці до програмних компонентів, оскільки це потребує аналізу графу викликів у програмі. Розширено симулятор Valgrind можливостями аналізу прив'язки доступу до пам'яті до конкретних програмних модулів і визначенням уточнених вузьких місць доступу до пам'яті. Додатково аналіз послідовності адрес доступу до пам'яті дозволяє визначати шаблони доступу до масивів і рекомендувати використання певних алгоритмів передвибірки даних до кеш-пам'яті. Додаються ілюстративні приклади використання симулятора Valgrind.