forked from Alexey/DAS_2024_1
58 lines
2.2 KiB
Python
58 lines
2.2 KiB
Python
import numpy as np
|
||
from multiprocessing import Pool
|
||
import time
|
||
import argparse
|
||
|
||
|
||
def determinant_block(matrix_block):
|
||
"""Вычисляет детерминант блока матрицы."""
|
||
return np.linalg.det(matrix_block)
|
||
|
||
|
||
def determinant_parallel(matrix, num_processes):
|
||
"""Вычисляет детерминант матрицы параллельно."""
|
||
size = matrix.shape[0]
|
||
step = size // num_processes
|
||
|
||
# Обработка случаев, когда размер матрицы не делится на число процессов
|
||
blocks = []
|
||
for i in range(num_processes):
|
||
start_row = i * step
|
||
end_row = start_row + step if i < num_processes - 1 else size
|
||
blocks.append(matrix[start_row:end_row, start_row:end_row])
|
||
|
||
pool = Pool(processes=num_processes)
|
||
dets = pool.map(determinant_block, blocks)
|
||
pool.close()
|
||
pool.join()
|
||
|
||
# Объединение детерминантов блоков
|
||
return np.prod(dets)
|
||
|
||
|
||
def benchmark(size, num_processes):
|
||
"""Запускает бенчмарк для матрицы заданного размера и числа процессов."""
|
||
matrix = np.random.rand(size, size)
|
||
|
||
# Параллельное вычисление детерминанта
|
||
start = time.time()
|
||
det_parallel = determinant_parallel(matrix, num_processes)
|
||
end = time.time()
|
||
print(f"Матрица {size}x{size} с {num_processes} процессами заняла {end - start:.5f} сек (Параллельно)")
|
||
|
||
# Последовательное вычисление детерминанта
|
||
start = time.time()
|
||
det_seq = determinant_block(matrix)
|
||
end = time.time()
|
||
print(f"Матрица {size}x{size} последовательный вычисление заняло {end - start:.5f} сек (Последовательно)")
|
||
|
||
|
||
if __name__ == "__main__":
|
||
parser = argparse.ArgumentParser(description="Вычисление детерминанта с параллельной обработкой")
|
||
parser.add_argument("--processes", type=int, default=4)
|
||
args = parser.parse_args()
|
||
|
||
sizes = [100, 300, 500]
|
||
for size in sizes:
|
||
benchmark(size, args.processes)
|