kalyshev_yan_lab_5/.gitignore

@@ -1 +0,0 @@
-*.class

kalyshev_yan_lab_5/Dockerfile

@@ -1,6 +0,0 @@
-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"]

kalyshev_yan_lab_5/MatrixMultiplicationBenchmark.java

@@ -1,96 +0,0 @@
-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);
-    }
-  }
-}

kalyshev_yan_lab_5/Readme.md

@@ -1,22 +0,0 @@
-# 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).

kalyshev_yan_lab_5/docker-compose.yml

@@ -1,3 +0,0 @@
-services:
-  matrixbench:
-    build: ./