Цель работы - повышение производительности интеллектуальных вычислений за счет оригинальных алгоритмов обработки семантических сетей на параллельных компьютерах и специализированных вычислителях. Предложены модели проектирования алгоритмов ассоциативного поиска и семантического анализа информации, применительно к формальным задачам кластеризации и классификации. Разработан алгоритм трансформации графа от общего к специальному виду, ориентированному на распараллеливание с использованием SIMD-архитектуры. Разработана модель параллельной компьютерной архитектуры, для которой разработано имитационное программное обеспечение. Проведено моделирование архитектуры на тестовых примерах, с целью верификации полученных технических решений. Подтверждена возможность линейного повышения производительности в зависимости от числа процессорных элементов.*