92 lines
4.9 KiB
Markdown
92 lines
4.9 KiB
Markdown
# Лабораторная работа №5 - Вспоминаем математику или параллельное перемножение матриц
|
||
|
||
Изучение параллельного умножения матриц
|
||
|
||
# Задачи
|
||
|
||
Кратко: реализовать умножение двух больших квадратных матриц.
|
||
|
||
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 умножение элементов матрицы в рамках своей зоны ответственности.
|
||
|
||
Сделать несколько бенчмарков последовательного и параллельного алгоритма на умножение двух матриц
|
||
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 simple_app.py, benchmark.py.
|
||
|
||
# Описание работы:
|
||
Развернули два приложения
|
||
|
||
1. Приложение 1 - веб приложение для умножения матриц
|
||
2. Приложение 2 - консольное приложение для сравнения эффективности работы алгоритмов.
|
||
|
||
Первое приложение дает нам возможность умножить матрицы, получить результат в интерактивном режиме
|
||
с указанием используемого алгоритма и с указанием 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 16.
|
||
|
||
<p>
|
||
<div>Форма веб приложения для указания парметров умножения матриц</div>
|
||
<img src="screens/img.png" width="650" title="Форма веб приложения ">
|
||
</p>
|
||
<p>
|
||
<div>Результат умножения в интерактивном режиме</div>
|
||
<img src="screens/img_1.png" width="650" title="Результат умножения">
|
||
</p>
|
||
<p>
|
||
<div>Сравнение бенчмарков</div>
|
||
<img src="screens/img_2.png" width="650" title="Сравнение бенчмарков">
|
||
</p>
|
||
<p>
|
||
<div>Параллельное умножение в коде</div>
|
||
<img src="screens/img_3.png" width="650" title="Параллельное умножение">
|
||
</p>
|
||
|
||
* Время обычное: 0.43517565727233887 с
|
||
* Размер матрицы: 100x100
|
||
* Время обычное: 11.15409231185913 с
|
||
* Размер матрицы: 300x300
|
||
* Время обычное: 53.64867091178894 с
|
||
* Размер матрицы: 500x500
|
||
* Размер матрицы: 100x100
|
||
* Время параллельное: 0.582118034362793 с
|
||
* Потоков: 2
|
||
* Размер матрицы: 300x300
|
||
* Время параллельное: 6.083630800247192 с
|
||
* Потоков: 2
|
||
* Размер матрицы: 500x500
|
||
* Время параллельное: 26.892888069152832 с
|
||
* Потоков: 2
|
||
* Размер матрицы: 100x100
|
||
* Время параллельное: 0.9034981727600098 с
|
||
* Потоков: 16
|
||
* Размер матрицы: 300x300
|
||
* Время параллельное: 2.9237937927246094 с
|
||
* Потоков: 16
|
||
* Размер матрицы: 500x500
|
||
* Время параллельное: 10.55041241645813 с
|
||
* Потоков: 16
|
||
* Размер матрицы: 100x100
|
||
* Время параллельное: 1.5674595832824707 с
|
||
* Потоков: 32
|
||
* Размер матрицы: 300x300
|
||
* Время параллельное: 4.185227394104004 с
|
||
* Потоков: 32
|
||
* Размер матрицы: 500x500
|
||
* Время параллельное: 11.912990808486938 с
|
||
* Потоков: 32
|
||
|
||
|
||
|
||
# Ссылка на видео
|
||
https://disk.yandex.ru/i/I_1oUuNTveYUdg
|
||
|