Были реализованы два алгоритма для перемножения матриц: обычный и паралелльный. Параллельный алгоритм использует multiprocessing.Pool для разделения вычислений между несколькими процессами.
#### Результаты бенчмарков:
Были проведены тесты для матриц размером 100x100, 300x300 и 500x500 элементов с разным количеством процессов (1, 5, 10). Результаты представлены в таблице:
| Размер матрицы | Алгоритм | Кол-во процессов |Время (сек.)|
- Для маленьких матриц (100x100) параллельный алгоритм с одним процессом работает медленнее последовательного. Это связано с накладными расходами на создание и управление процессом, которые превышают выигрыш от параллелизма.
-С увеличением размера матрицы эффективность параллельного алгоритма возрастает. Для матриц 300x300 и 500x500 наблюдается значительное ускорение по сравнению с последовательным алгоритмом.
- Количество процессов, обеспечивающее максимальное ускорение, зависит от размера матрицы и аппаратных возможностей системы. В данном случае, для матрицы 300x300 использование 10 процессов дает лучший результат, а для 500x500 - тоже 10. Дальнейшее увеличение количества процессов может привести к снижению производительности из-за увеличения накладных расходов на межпроцессное взаимодействие.
#### Демонстрация
[Доступна по ссылке](https://drive.google.com/file/d/1GxPw9syJVnxb65zP6uQVNYyLjZ-HrfOo/view?usp=sharing)
