Запропонована нова розподілена реалізація методу нейроеволюції наростаючої топології, яка дозволяє радикально збільшити швидкість знаходження оптимальних конфігурацій нейронних мереж за наявності достатніх обчислювальних ресурсів. З метою оптимізації продуктивності рішення, рівномірного розподілу завдань між вузлами та оптимального використання обчислювальних ресурсів реалізована підтримка пакетної оцінки геномів. Експериментальна перевірка нової реалізації засвідчує те, що використовуючи запропоноване розподілене рішення, швидкість виконання методу нейроеволюції наростаючої топології в частині оцінювання згенерованих нейронних мереж на прикладі розглянутого завдання і середовища може зростати на декілька порядків. Розроблено метод оцінки продуктивності виводу в згорткових нейронних мережах для задач розпізнавання об’єктів. Запропоновано здійснювати аналіз трафіку пам’яті нейромережевих застосунків для прогнозування їх виконання у вбудованих системах. Етапи виводу з інтенсивними обчисленнями аналізуються для одержання інформації про споживання ресурсів, що використовується для моделювання конвеєру виводу. Конвеєр представлено у вигляді скінченного автомата, анотованого кількістю споживаних ресурсів.