senkin_alexander_lab_5 is ready #30

Merged
Alexey merged 2 commits from senkin_alexander_lab_5 into main 2023-12-05 22:35:16 +04:00
11 changed files with 126 additions and 0 deletions
Showing only changes of commit fb11539f57 - Show all commits

1
senkin_alexander_lab_5/.gitignore vendored Normal file
View File

@ -0,0 +1 @@
./idea

View File

@ -0,0 +1,30 @@
# Лабораторная работа №5 - Параллельное умножение матриц
Цель: реализовать умножение двух больших квадратных матриц.
Задача: 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 умножение элементов матрицы в рамках своей зоны ответственности.
# Разработка приложения
Было решено производить разработку приложения на языке Go, так как на нем удобно реализован механизм паралеллизма.
В рамках одного main файла реализованы две функции - параллельного и последовательного умножения матриц. Также реализована функция по запуску этих функций, и функция создания случайной матрицы.
![img.png](img.png)
# Запуск
Запуск программы производится с помощью команды в командной строке go run {путь до исполняемого main.go файла}
# Работа программы
- Создание случайной матрицы: ![img_1.png](img_1.png)
- Метод для последовательного умножения матриц: ![img_2.png](img_2.png)
- Метод параллельного умножения матриц: ![img_3.png](img_3.png)
- Метод запуска тестов: ![img_4.png](img_4.png)
- Главный метод запуска программы main: ![img_5.png](img_5.png)
- Вывод на консоль и анализ результатов: ![img_6.png](img_6.png)
- По результатам видим, что на Go параллельное умножение матриц всегда выигрывает последовательное, и чем больше матрица и больше потоков, тем больше выигрыш по производительности
# Видео
Видео с разбором лабораторной работы -

View File

@ -0,0 +1,3 @@
module DAS_2023_1/senkin_alexander_lab_5
go 1.21.4

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 6.0 KiB

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 19 KiB

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 29 KiB

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 47 KiB

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 46 KiB

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 29 KiB

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 50 KiB

View File

@ -0,0 +1,92 @@
package main
import (
"fmt"
"math/rand"
"sync"
"time"
)
func sequentialMatrixMultiply(matrixA, matrixB [][]float64) [][]float64 {
rowsA, colsA := len(matrixA), len(matrixA[0])
colsB := len(matrixB[0])
result := make([][]float64, rowsA)
for i := range result {
result[i] = make([]float64, colsB)
}
for i := 0; i < rowsA; i++ {
for j := 0; j < colsB; j++ {
for k := 0; k < colsA; k++ {
result[i][j] += matrixA[i][k] * matrixB[k][j]
}
}
}
return result
}
func parallelMatrixMultiply(matrixA, matrixB [][]float64, numProcesses int) [][]float64 {
rowsA, colsA := len(matrixA), len(matrixA[0])
colsB := len(matrixB[0])
result := make([][]float64, rowsA)
for i := range result {
result[i] = make([]float64, colsB)
}
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(numProcesses)
for i := 0; i < numProcesses; i++ {
go func(id, startRow, endRow int) {
defer wg.Done()
for i := startRow; i < endRow; i++ {
for j := 0; j < colsB; j++ {
for k := 0; k < colsA; k++ {
result[i][j] += matrixA[i][k] * matrixB[k][j]
}
}
}
}(i, i*rowsA/numProcesses, (i+1)*rowsA/numProcesses)
}
wg.Wait()
return result
}
func runTest(matrixSize, numProcesses int) {
matrixA := generateRandomMatrix(matrixSize, matrixSize)
matrixB := generateRandomMatrix(matrixSize, matrixSize)
startTime := time.Now()
_ = sequentialMatrixMultiply(matrixA, matrixB)
sequentialTime := time.Since(startTime)
fmt.Printf("Sequential matrix multiplication took (%dx%d): %s\n", matrixSize, matrixSize, sequentialTime)
startTime = time.Now()
_ = parallelMatrixMultiply(matrixA, matrixB, numProcesses)
parallelTime := time.Since(startTime)
fmt.Printf("Parallel matrix multiplication with %d threads took (%dx%d): %s\n", numProcesses, matrixSize, matrixSize, parallelTime)
}
func generateRandomMatrix(rows, cols int) [][]float64 {
matrix := make([][]float64, rows)
for i := range matrix {
matrix[i] = make([]float64, cols)
for j := range matrix[i] {
matrix[i][j] = rand.Float64()
}
}
return matrix
}
func main() {
rand.Seed(time.Now().UnixNano())
// Benchmarks for matrices with sizes 100x100, 300x300, and 500x500 with different numbers of processes
runTest(100, 2)
runTest(100, 4)
runTest(300, 2)
runTest(300, 4)
runTest(500, 2)
runTest(500, 4)
}