66 lines
2.6 KiB
Markdown
66 lines
2.6 KiB
Markdown
# Отчет по лабораторной работе №5
|
||
|
||
Выполнил студент гр. ИСЭбд-41 Миронов Е.О.
|
||
|
||
## Создание приложения
|
||
|
||
Выбрал язык C#, Консольное приложение.
|
||
|
||
Проверяю правильность работы алгоритма
|
||
|
||
```c#
|
||
public int[][] MultiplicationMatrix(int[,] firstMatrix, int[,] secondMatrix, int threadCount = 1)
|
||
{
|
||
var resultMatrix = new ConcurrentDictionary<int, int>[firstMatrix.GetLength(0)]
|
||
.Select(x => new ConcurrentDictionary<int, int>())
|
||
.ToArray();
|
||
|
||
for (int i = 0; i < firstMatrix.GetLength(0); i++)
|
||
{
|
||
Parallel.For(0, secondMatrix.GetLength(1), new ParallelOptions()
|
||
{
|
||
MaxDegreeOfParallelism = threadCount
|
||
},
|
||
(j) =>
|
||
{
|
||
|
||
for (int k = 0; k < secondMatrix.GetLength(0); k++)
|
||
{
|
||
resultMatrix[i].AddOrUpdate(
|
||
j,
|
||
firstMatrix[i, k] * secondMatrix[k, j],
|
||
(key, value) => value + firstMatrix[i, k] * secondMatrix[k, j]);
|
||
}
|
||
});
|
||
}
|
||
|
||
return resultMatrix
|
||
.Select(x => x.Values.ToArray())
|
||
.ToArray();
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
|
||
|
||
|
||
|
||
## Бенчмарки
|
||
|
||
Делаю 9 пробных запусков
|
||
Матрицы 10х10, 100х100, 1000х1000
|
||
Количество потоков 1,5,15
|
||
|
||
|
||
|
||
|
||
Предполагал что 15 потоков хватит, чтобы показать что бывает когда кол-во потоков в приложении больше кол-ва потоков в процессоре.
|
||
|
||
Однако этого не произошло, поэтому запускаю следующий тест на 55 потоков
|
||
|
||
|
||
|
||
Наблюдаем увелечение времени обработки. Это связано с с затратами на переключение контекста, синхронизацию потоков и т.п.
|
||
|
||
|
||
Вывод: Параллельный алгоритм работает быстрее чем однопоточный в случае если ресурсы процесора это позволяют.
|
||
В случае указания слишком большого числа потоков параллелльный алгоритм будет работать чуть медленее из-за накладных расходов на переключение контекста синхронизации и т.д. |