| .. | ||
| main.py | ||
| README.md | ||
| result.jpg | ||
Лабораторная работа №5 - Параллельное умножение матриц
Задание
-
Кратко: реализовать умножение двух больших квадратных матриц.
-
Подробно: в лабораторной работе требуется сделать два алгоритма: обычный и параллельный (задание со * - реализовать это в рамках одного алгоритма). В параллельном алгоритме предусмотреть ручное задание количества потоков (число потоков = 1 как раз и реализует задание со *), каждый из которых будет выполнять умножение элементов матрицы в рамках своей зоны ответственности.
Работа программы:
1. Генерируются случайные матрицы A и B заданных размеров.
2. multiply_matrices_sequential(A, B) умножает две матрицы A и B последовательно, используя вложенные циклы для вычисления элементов результирующей матрицы C.
3. multiply_matrices_parallel(A, B, num_workers) выполняет параллельное умножение матриц с использованием пула процессов.
4. benchmark(matrix_size, num_workers) Измеряет время выполнения операций умножения. И выводит результат в консоль.
Результат:
Вывод:
При работе с большими матрицами параллельная обработка обычно оказывается эффективнее последовательной благодаря распределению вычислительной нагрузки между несколькими процессорами. Однако при обработке малых матриц затраты на организацию и управление параллельными потоками могут превысить выигрыш от их использования, и тогда последовательная обработка окажется быстрее.