Alexey/DAS_2023_1
2
1
Fork 1
Code Issues Pull Requests 52 Packages Projects Releases Wiki Activity

Изменил(а) на 'alexandrov_dmitrii_lab_5/readme.md'

Browse Source
This commit is contained in:
mapoch 2023-12-22 22:12:18 +04:00
parent f17187207a
commit 0cf1b56fd2
1 changed files with 3 additions and 3 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

6
alexandrov_dmitrii_lab_5/readme.md
View File

@ -16,14 +16,14 @@
Был создан Flask сервис, позволяющий получать результаты умножения случайных квадратных матриц. Был создан Flask сервис, позволяющий получать результаты умножения случайных квадратных матриц.
Возможно задать размер и количество процессов. Возможно задать размер и количество процессов.
Дополнительно возможно провести эксперимент и получить результаты умножения матриц размера 100, 300 и 500 одним, десятью и ста потоками. Дополнительно возможно провести эксперимент и получить результаты умножения матриц размера 100, 300 и 500 одним, десятью и ста процессами.
Поскольку распараллеливание основано на процессах, а в системе имеется 6 ядер (+2 виртуальных), то максимальное увеличение производительности будет достигнуто при выборе такого количества процессов. Поскольку распараллеливание основано на процессах, а в системе имеется 6 ядер (+2 виртуальных), то максимальное увеличение производительности будет достигнуто при выборе такого количества процессов.
Более 61 потока урезается до 61 из-за системных ограничений. Более 61 потока урезается до 61 из-за системных ограничений.
Как видно из бенчмарка: Как видно из бенчмарка:
* во всех случаях скорость максимальна при выборе 10 процессов, т.е. при ближайшем к 8 числу процессов. * во всех случаях скорость максимальна при выборе 10 процессов, т.е. при ближайшем к 8 числу процессов.
* в случае 100 процессов из-за издержек создания процессов малые матрицы обрабатываются на порядок дольше, нежели одним потоком. * в случае 100 процессов из-за издержек создания процессов малые матрицы обрабатываются на порядок дольше, нежели одним процессом.
* в случае 100 процессов благодаря распараллеливанию скорость обработки оказалась в 3 раза выше скорости обработки одним потоком. * в случае 100 процессов благодаря распараллеливанию скорость обработки оказалась в 3 раза выше скорости обработки одним процессом.
Результаты: Результаты:
![RabbitMQ](screens/get5.png) ![RabbitMQ](screens/get5.png)