DAS_2024_1/afanasev_dmitry_lab_5
2024-11-12 03:14:05 +04:00
..
main afanasev_dmitry_lab_5 is ready 2024-11-12 03:14:05 +04:00
README.md afanasev_dmitry_lab_5 is ready 2024-11-12 03:14:05 +04:00

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.