15 lines
2.1 KiB
Markdown
15 lines
2.1 KiB
Markdown
|
# Аглиуллов Данияр ИСЭбд-41
|
|||
|
|
# Лабораторная работа №6
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Для повышения производительности при вычислении детерминанта для больших матриц была добавлена возможность параллельной обработки с использованием библиотеки multiprocessing. Это позволило значительно ускорить вычисления за счет распределения нагрузки между несколькими процессами.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Результаты тестов:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Сравнение производительности:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
• В тестах на матрицах размером 100x100, 300x300 и 500x500 было замечено, что параллельный алгоритм демонстрирует значительное сокращение времени выполнения по сравнению с обычным алгоритмом, особенно на больших матрицах. Это подтверждает эффективность использования многопоточности для задач, требующих больших вычислительных ресурсов.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
• На малых размерах матриц (например, 100x100) преимущество было за последовательным умножением матрицы из-за накладных расходов на создание пула потоков. Однако при увеличении размера матрицы (300x300 и 500x500) преимущества параллельного подхода становились более очевидными.
|
|||
|
|
• При превышении количества физических потоков процессора, производительность понижается за счет смены контекста при переключении виртуальных потоков на одном ядре
|
|||
|
|
|