tepechin_kirill_lab_5

tepechin_kirill_lab_5/README.md

@@ -0,0 +1,65 @@
+## Лабораторная работа №5, Тепечин Кирилл
+
+### Код
+
+#### Обычный код
+
+````java
+public static int[][] multiplySync(int[][] a, int[][] b) {
+    final int[][] result = new int[a.length][b[0].length];
+    for (int i = 0; i < a.length; ++i) {
+        for (int j = 0; j < b[0].length; ++j) {
+            result[i][j] = calculateSingleValue(i, j, a, b);
+        }
+    }
+    return result;
+}
+
+private static int calculateSingleValue(int i, int j, int[][] a, int[][] b) {
+    int result = 0;
+    for (int k = 0; k < a[0].length; ++k) {
+        result += a[i][k] * b[k][j];
+    }
+    return result;
+}
+````
+#### Параллельный код
+
+````java
+final ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
+
+public static int[][] multiplyAsync(int[][] a, int[][] b, ExecutorService executor) throws InterruptedException {
+    final int[][] result = new int[a.length][b[0].length];
+    for (int i = 0; i < a.length; ++i) {
+        final int fi = i;
+        executor.execute(() -> {
+            for (int j = 0; j < b[0].length; ++j) {
+                for (int k = 0; k < a[0].length; ++k) {
+                    result[fi][j] += a[fi][k] * b[k][j];
+                }
+            }
+        });
+    }
+    executor.shutdown();
+    executor.awaitTermination(1, TimeUnit.DAYS);
+    return result;
+}
+````
+
+### Тесты
+
+Тесты проводились на 16 потоках
+
+![result](result.png)
+
+### Выводы
+
+* На матрице 100x100 последовательное вычисление быстрее, затрачивается всего 3 мс.
+
+* На матрице 300x300 вычисления занимают примерно одинаковое время.
+
+* На матрице 500x500 параллельное вычисление выполняется уже в 4 раза быстрее
+
+### Ссылка на видео
+
+https://youtu.be/GPjedqzwvt4