diff --git a/kalyshev_yan_lab_5/.gitignore b/kalyshev_yan_lab_5/.gitignore
new file mode 100644
index 0000000..6b468b6
--- /dev/null
+++ b/kalyshev_yan_lab_5/.gitignore
@@ -0,0 +1 @@
+*.class
diff --git a/kalyshev_yan_lab_5/Dockerfile b/kalyshev_yan_lab_5/Dockerfile
new file mode 100644
index 0000000..825b5af
--- /dev/null
+++ b/kalyshev_yan_lab_5/Dockerfile
@@ -0,0 +1,6 @@
+FROM eclipse-temurin:21
+RUN mkdir /opt/app
+WORKDIR /opt/app
+COPY MatrixMultiplicationBenchmark.java /opt/app
+RUN ["javac", "/opt/app/MatrixMultiplicationBenchmark.java"]
+CMD ["java", "MatrixMultiplicationBenchmark"]
diff --git a/kalyshev_yan_lab_5/MatrixMultiplicationBenchmark.java b/kalyshev_yan_lab_5/MatrixMultiplicationBenchmark.java
new file mode 100644
index 0000000..50936fc
--- /dev/null
+++ b/kalyshev_yan_lab_5/MatrixMultiplicationBenchmark.java
@@ -0,0 +1,96 @@
+import java.util.concurrent.*;
+import java.util.Random;
+import java.util.List;
+import java.util.ArrayList;
+
+public class MatrixMultiplicationBenchmark {
+
+  // Обычное умножение матриц
+  public static int[][] multiplyMatrices(int[][] A, int[][] B) {
+    int n = A.length;
+    int[][] C = new int[n][n];
+
+    for (int i = 0; i < n; i++) {
+      for (int j = 0; j < n; j++) {
+        for (int k = 0; k < n; k++) {
+          C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];
+        }
+      }
+    }
+
+    return C;
+  }
+
+  // Параллельное умножение матриц
+  public static int[][] multiplyMatricesParallel(int[][] A, int[][] B, int numThreads)
+      throws InterruptedException, ExecutionException {
+    int n = A.length;
+    int[][] C = new int[n][n];
+
+    ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(numThreads);
+    List<Future<?>> futures = new ArrayList<>();
+
+    for (int i = 0; i < n; i++) {
+      final int row = i;
+      futures.add(executor.submit(() -> {
+        for (int j = 0; j < n; j++) {
+          for (int k = 0; k < n; k++) {
+            C[row][j] += A[row][k] * B[k][j];
+          }
+        }
+      }));
+    }
+
+    // Ожидание завершения всех задач
+    for (Future<?> future : futures) {
+      future.get();
+    }
+
+    executor.shutdown();
+
+    return C;
+  }
+
+  // Генерация случайной матрицы
+  public static int[][] generateRandomMatrix(int size) {
+    Random random = new Random();
+    int[][] matrix = new int[size][size];
+    for (int i = 0; i < size; i++) {
+      for (int j = 0; j < size; j++) {
+        matrix[i][j] = random.nextInt(10); // случайные числа от 0 до 9
+      }
+    }
+    return matrix;
+  }
+
+  // Бенчмарк методов умножения матриц
+  public static void benchmarkMatrixMultiplication(int size) throws InterruptedException, ExecutionException {
+    int[][] A = generateRandomMatrix(size);
+    int[][] B = generateRandomMatrix(size);
+
+    System.out.println("Матрица " + size + "x" + size);
+
+    // Обычное умножение
+    long start = System.nanoTime();
+    multiplyMatrices(A, B);
+    long end = System.nanoTime();
+    System.out.println("Время обычного: " + (end - start) / 1_000_000 + " ms");
+
+    // Параллельное умножение
+    int numThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
+    start = System.nanoTime();
+    multiplyMatricesParallel(A, B, numThreads);
+    end = System.nanoTime();
+    System.out.println("Время параллельного: " + (end - start) / 1_000_000 + " ms");
+
+    System.out.println();
+  }
+
+  public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
+    int[] sizes = { 100, 300, 500 };
+
+    for (int size : sizes) {
+      benchmarkMatrixMultiplication(size);
+    }
+  }
+}
diff --git a/kalyshev_yan_lab_5/Readme.md b/kalyshev_yan_lab_5/Readme.md
new file mode 100644
index 0000000..f100f9c
--- /dev/null
+++ b/kalyshev_yan_lab_5/Readme.md
@@ -0,0 +1,22 @@
+# Отчет. Лабораторная работа 5
+
+## Описание
+
+В рамках лабораторной работы была создана программа для умножения матриц, используя как последовательный, так и параллельный алгоритмы. Эти алгоритмы реализованы независимыми. Для указания количества потоков в параллельном алгоритме нужно указать это число в качестве аргумента функции. По заданию требовалось измерить скорость выполнения алгоритмов на квадратных матрицах размером 100x100, 300x300 и 500x500. Результаты представлены на следующих изображениях:
+![Результаты](./images/benchmark.png)
+
+## Как запустить
+
+Для того, чтобы запустить сервисы, необходимо выполнить следующие действия:
+
+1. Установить и запустить Docker Engine или Docker Desktop
+2. Через консоль перейти в папку, в которой расположен файл docker-compose.yml
+3. Выполнить команду для запуска контейнера:
+
+```
+docker compose up -d
+```
+
+## Видео-отчет
+
+Работоспособность лабораторной работы можно оценить в следующем [видео](https://zyzf.space/s/tG2sfmF33XRf8Mr).
diff --git a/kalyshev_yan_lab_5/docker-compose.yml b/kalyshev_yan_lab_5/docker-compose.yml
new file mode 100644
index 0000000..4772619
--- /dev/null
+++ b/kalyshev_yan_lab_5/docker-compose.yml
@@ -0,0 +1,3 @@
+services:
+  matrixbench:
+    build: ./
diff --git a/kalyshev_yan_lab_5/images/benchmark.png b/kalyshev_yan_lab_5/images/benchmark.png
new file mode 100644
index 0000000..8a5d8dd
Binary files /dev/null and b/kalyshev_yan_lab_5/images/benchmark.png differ