71 lines
4.0 KiB
Markdown
71 lines
4.0 KiB
Markdown
|
# Лабораторная работа №6 - Определение детерминанта матрицы с помощью параллельных вычислений
|
|||
|
|
|||
|
Изучение параллельного вычисления дискриминанта
|
|||
|
|
|||
|
# Задачи
|
|||
|
|
|||
|
Кратко: реализовать нахождение детерминанта квадратной матрицы.
|
|||
|
|
|||
|
Подробно: в лабораторной работе требуется сделать два алгоритма: обычный и параллельный
|
|||
|
(задание со * - реализовать это в рамках одного алгоритма).
|
|||
|
В параллельном алгоритме предусмотреть ручное задание количества потоков (число потоков = 1
|
|||
|
как раз и реализует задание со *), каждый из которых будет выполнять нахождение отдельной
|
|||
|
группы множителей.
|
|||
|
|
|||
|
Сделать несколько бенчмарков последовательного и параллельного алгоритма поиска детерминанта
|
|||
|
матрицы размером 100x100, 300x300, 500x500 элементов.
|
|||
|
# Запуск
|
|||
|
|
|||
|
Проект запускается в ide просто по нажатию у питон файла на функцию мейн.
|
|||
|
Нужно последовательно запустить функцию мейн у файлов parallel_determ.py.
|
|||
|
|
|||
|
# Описание работы:
|
|||
|
|
|||
|
Приложение представляет собой консольное приложение для вычисления детерминанта
|
|||
|
рандомной матрицы с числами определенного диапазона и размера матрицы.
|
|||
|
В программе предусмотрена возможность задания количества процессов для распараллеливания.
|
|||
|
Используется библиотека python multiprocessing.
|
|||
|
|
|||
|
На рис 3 видно, что с использованием параллельного алгоритма скорость обработки увеличивается довольно
|
|||
|
существенно. Но оптимальная скорость достигается при кол-ве потоков = кол-ву потоков процессора
|
|||
|
У меня их 8.
|
|||
|
|
|||
|
<p>
|
|||
|
<div>Вводим значения в скрипт</div>
|
|||
|
<img src="screens/img.png" width="650" title="Значения в скрипте">
|
|||
|
</p>
|
|||
|
<p>
|
|||
|
<div>Параллельное умножение в коде</div>
|
|||
|
<img src="screens/img_1.png" width="650" title="Параллельное умножение">
|
|||
|
</p>
|
|||
|
<p>
|
|||
|
<div>Сравнение бенчмарков</div>
|
|||
|
<img src="screens/img_2.png" width="650" title="Сравнение бенчмарков">
|
|||
|
</p>
|
|||
|
|
|||
|
* Размер матрицы для эксперимента 10*10
|
|||
|
* Потоков 1
|
|||
|
* Параллельный детерминант: 195955762.2581097
|
|||
|
* Параллельное время: 5.735873222351074 секунд
|
|||
|
* Потоков 2
|
|||
|
* Параллельный детерминант: 4409801072.873513
|
|||
|
* Параллельное время: 3.585620164871216 секунд
|
|||
|
* Потоков 4
|
|||
|
* Параллельный детерминант: -219763547.41593504
|
|||
|
* Параллельное время: 2.174274206161499 секунд
|
|||
|
* Потоков 8
|
|||
|
* Параллельный детерминант: 2067674869.5092595
|
|||
|
* Параллельное время: 1.8252685070037842 секунд
|
|||
|
* Потоков 16
|
|||
|
* Параллельный детерминант: 653887070.4597099
|
|||
|
* Параллельное время: 1.887946605682373 секунд
|
|||
|
* Потоков 32
|
|||
|
* Параллельный детерминант: 802268193.971918
|
|||
|
* Параллельное время: 3.3444454669952393 секунд
|
|||
|
|
|||
|
|
|||
|
|
|||
|
# Ссылка на видео
|
|||
|
https://disk.yandex.ru/i/PMBcmHiqJEjAcg
|
|||
|
|