DAS_2023_1/martysheva_tamara_lab_5/README.md

Лабораторная работа №5 - Параллельное умножение матриц

Кратко: реализовать умножение двух больших квадратных матриц.

Подробно: в лабораторной работе требуется сделать два алгоритма: обычный и параллельный. В параллельном алгоритме предусмотреть ручное задание количества потоков, каждый из которых будет выполнять умножение элементов матрицы в рамках своей зоны ответственности.

---

Ход работы:

Обычный алгоритм SequentialMult:

    public static int[][] SequentialMult(int[][] matrix1, int[][] matrix2, int size) {
        var matrixResult = new int[size][size];
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            for (int j = 0; j < size; j++) {
                for (int m = 0; m < size; m++) {
                    matrixResult[i][j] += matrix1[i][m] * matrix2[m][j];
                }
            }
        }
        return matrixResult;
    }

Параллельный алгоритм ParallelMult:

    public static int[][] ParallelMult(int[][] matrix1, int[][] matrix2, int size, int nThreads) throws InterruptedException {
        var matrixResult = new int[size][size];

        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(nThreads);
        int blockSize = size / nThreads;

        for (int i = 0; i < nThreads; i++) {
            int startRow = i * blockSize;
            int endRow = (i + 1) * blockSize;
            if (i == nThreads - 1) {
                endRow = size;
            }

            int finalEndRow = endRow;
            executorService.submit(() -> {
                for (int row = startRow; row < finalEndRow; row++) {
                    for (int col = 0; col < size; col++) {
                        for (int m = 0; m < size; m++) {
                            matrixResult[row][col] += matrix1[row][m] * matrix2[m][col];
                        }
                    }
                }
            });
        }

        executorService.shutdown();
        executorService.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.NANOSECONDS);

        return matrixResult;
    }

Создается исполнительский сервис (ExecutorService) с фиксированным числом потоков. Для каждого потока определяются начальная и конечная строки для обработки, после чего фрагмент кода отправляется на выполнение в пул потоков.

Результат

• На матрицах 100x100 последовательный алгоритм справился намного быстрее параллельного.

• На матрицах 300x300 и 500x500 уже параллельный алгоритм умножает матрицы быстрее: примерно в 2 раза быстрее в двух случаях.