Отчет по лабораторной работе №5

Выполнил студент гр. ИСЭбд-41 Миронов Е.О.

Создание приложения

Выбрал язык C#, Консольное приложение.

Проверяю правильность работы алгоритма

    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.

2.6 KiB Raw Blame History Unescape Escape

Отчет по лабораторной работе №5

Создание приложения

Бенчмарки

2.6 KiB

Raw Blame History