Pineapple/DAS_2024_1
1
0
Fork 0
forked from Alexey/DAS_2024_1
Code Pull Requests Activity

kadyrov_aydar_lab_5

Browse Source
This commit is contained in:
NAP 2024-10-27 02:16:28 +04:00
parent 11c62d9bf7
commit 1dc621e0be
2 changed files with 4 additions and 2 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

4
kadyrov_aydar_lab_5/README.md
View File

@ -50,4 +50,6 @@
## Заключение ## Заключение
Лабораторная работа продемонстрировала, как параллельные вычисления могут ускорить операцию умножения матриц(На больших данных). Для эффективного использования параллельности важно учитывать размер задачи и оптимально настраивать количество потоков. Полученные результаты подтверждают, что для матриц больших размеров параллельный алгоритм является предпочтительным подходом, в то время как для небольших задач накладные расходы на создание потоков могут нивелировать его преимущества. Лабораторная работа продемонстрировала, как параллельные вычисления могут ускорить операцию умножения матриц(На больших данных). Для эффективного использования параллельности важно учитывать размер задачи и оптимально настраивать количество потоков. Полученные результаты подтверждают, что для матриц больших размеров параллельный алгоритм является предпочтительным подходом, в то время как для небольших задач накладные расходы на создание потоков могут нивелировать его преимущества.
## Видео https://vk.com/video64471408_456239208?list=ln-cC6yigF3jKNYUZe3vh

2
kadyrov_aydar_lab_5/benchmark.py
View File

@ -24,4 +24,4 @@ def benchmark(matrix_size, num_threads):
if __name__ == "__main__": if __name__ == "__main__":
for size in [100, 300, 500]: for size in [100, 300, 500]:
benchmark(size, num_threads=2) benchmark(size, num_threads=4)