Работа посвящена разработке параллельных технологий для численного решения задач энтропийно-робастного оценивания характеристик рандомизированных моделей при малом объеме данных. Предлагается использовать итерационный алгоритм, базирующийся на пакетных итерациях Монте Карло. Алгоритм вместе с большим объемом вычислений, потенциально обладает высокой степенью параллелизма по данным, поэтому его реализация ориентирована на современные вычислительные системы, допускающие массивно-параллельную обработку на разных уровнях параллелизма. Реализация алгоритма ориентирована на стек технологий MPI+OpenMP+CUDA, которые эффективно отображаются на современные гетерогенные архитектуры вычислительных систем. Работоспособность и эффективность предлагаемой технологии подтверждается экспериментальными исследованиями на тестовой задаче.
энтропийно-робастное оценивание, параллельные вычисления, пакетные итерации, гетерогенная архитектура