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乌克兰的经验是建立在并行计算理论基础之上的，可在系统程序和系统配置方面通过创建文件来有效使用多用户计算机。乌克兰的高性能计算组通过对任务的顺序和程序完成的时间进行预测，来优化能耗和工作效率。主要的优势为：•在对任务流的预测基础上进行控制；•选择最佳的处理数量；•问题的智能解算。对任务流进行预测可以帮助减少停工时间并降低等待时的能耗。就算在队列中有多个任务进入时，并行的计算机也不会出现满负载情况。在开始进行大型任务时，在计算组控制系统的许多节点上可完成任务并释放之前所分配的资源。如果在关闭和唤醒时， 有附加消耗的话，计算组的等候节点可移动到能耗更小的模式中，这样就可以减少暂停时的消耗。同样，队列中的任务可以重新调整顺序以减少暂停的总时间，并保持任务执行和等待之间的合理关系。预报是建立在典型模板的发现和已完成任务的历史记录分析之上的。利用MPI任务的完成记录，在任务类型识别的基础上对并行程序的最佳数量进行确定。比如，高性能计算中很多问题都是和数据处理的统一化相关。然而，并不能总是达到高效率，特别是在大的组群中，因为其中存在着薄弱环节。与正常的思维相反，增加组群节点使用数量会延长任务解决的时间。我们对数据处理统一化模型的研究是建立在电路理论基础之上的，这可以在数量上对不同数据存储服务器之间的数据分配策略和并行编程模型的并行计算时间的预报方法进行确定和研究。因此，最佳的节点数量就可以自动得到确定。此外，还可以：• 选择用于优化具体的高性能计算完成时间和（或）工作效率的处理器数量；• 选择最佳的并行方式，能够接下来的并行程序并预报其效率；• 为所观测的程序在高性能计算的硬件结构中找到薄弱环节，以便接下来对工作效率进行优化。对同类数据进行压缩处理时，可以提高总体的工作效率。压缩的方法和加速的参数/条件是众所周知的。同样，控制学研究所的科学家还研发了智能解算的方法。智能解算是指：•计算输入数据的近似指标；•分析任务属性，智能使用算法，选择能成功完成任务的方法；•合理的解决不正确生成的任务；•为加速解决任务智能选择算法参数和组群指标。智能解算程序的主要优势是能自动确定数字任务的属性，从而选择算法，对于不正确生成的问题也能保证解算。智能解算程序可以变为具体的硬件解决方案，即智能计算机。在乌克兰国家网格中，有40多种组群被用作高性能计算的有效计算方法。