DAS_2024_1/afanasev_dmitry_lab_5/README.md

32 lines
2.5 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

# Лабораторная работа 5
## Описание
Задание заключается в реализации алгоритмов умножения больших квадратных матриц. Необходимо разработать два алгоритма: последовательный и параллельный. А также провести бенчмарки, а затем описать результаты в отчете.
**100x100 матрица**:
- **4 потока** — наилучший результат.
- **10 потоков** — медленнее на почти в половину.
- **6 и 8 потоков** — хуже 4 потоков.
- **1 и 2 потока** — значительно медленнее.
**300x300 матрица**:
- **4 потока** — лучший результат.
- **8 потоков** — чуть хуже.
- **10 потоков** — медленнее.
- **1 и 2 потока** — значительно медленнее.
**500x500 матрица**:
- **8 потоков** — лучший результат.
- **6 и 10 потоков** — немного хуже.
- **4 потока** — значительно медленнее.
- **1 поток** — самый медленный.
**Ссылка на демонстрацию работы программы**: https://vk.com/video215756667_456239455?list=ln-z7zFcpvxLexJd3f8ss
**Вывод**:
- Если операция сложнее, рост производительности происходит с увеличением числа потоков.
- Слишком много потоков увеличивает накладные расходы (например, 10 потоков). Это может быть связано, например, с:
1. **Переключением контекстов**: Когда потоков больше, чем ядер процессора, операционная система часто переключает контексты, что занимает время.
2. **Конкуренцией за ресурсы**: Много потоков конкурируют за ограниченные ресурсы, такие как процессорное время и кэш.
3. **Управлением потоками**: С увеличением числа потоков растёт нагрузка на систему, связанную с их созданием, управлением и завершением.