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.
|