DAS_2024_1/agliullov_daniyar_lab_6/readme.md

16 lines
2.2 KiB
Markdown
Raw Normal View History

2024-11-13 19:59:58 +04:00
# 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:
![изображение 1](../Screenshots/1.png)
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.
2024-12-30 21:35:39 +04:00
• При превышении количества физических потоков процессора, производительность понижается за счет смены контекста при переключении виртуальных потоков на одном ядре
![Видео](https://disk.yandex.ru/d/MEZQvGM8u9OIBw)