Ім'я файлу: Lab 1 - ТРСПО.docx
Розширення: docx
Розмір: 152кб.
Дата: 27.11.2023
скачати
Пов'язані файли:
Поняття як форма мислення. Лютий М. П. (1).docx
Розширення: docx
Розмір: 152кб.
Дата: 27.11.2023
скачати
Пов'язані файли:
Поняття як форма мислення. Лютий М. П. (1).docx
Національний університет “Львівська політехніка”
Інститут підприємництва та перспективних технологій
Кафедра інформаційних систем та технологій.
Звіт до Лабораторної роботи №1
З дисципліни: Технології розподілених систем та паралельних обчислень
| | Виконав: |
| | Студент групи: Паньків Роман |
| | |
| | Перевірив |
| | Ковівчак Я. В. |
Львів – 2019
Лабораторна робота №1
Способи розпаралелювання та організації обчислень
Мета: Оволодіти практичними прийомами розробки паралельних алгоритмів та програм за допомогою одновимірного масиву
Теоретичні відомості
Паралельні обчислення — це форма обчислень, в яких кілька дій проводяться одночасно. Ґрунтуються на тому, що великі задачі можна розділити на кілька менших, кожну з яких можна розв'язати незалежно від інших.
Є кілька різних рівнів паралельних обчислень: бітовий, інструкцій, даних та паралелізм задач. Паралельні обчислення застосовуються вже протягом багатьох років, в основному в високопродуктивних обчисленнях, але зацікавлення ним зросло тільки недавно, через фізичні обмеження зростання частоти. Оскільки споживана потужність (і відповідно виділення тепла) комп'ютерами стало проблемою в останні роки, паралельне програмування стає домінуючою парадигмою в комп'ютерній архітектурі, основному в формі багатоядерних процесорів.
Паралельні комп'ютери можуть бути грубо класифіковані згідно з рівнем, на якому апаратне забезпечення підтримує паралелізм: багатоядерність, багатопроцесорність — комп'ютери, що мають багато обчислювальних елементів в межах одної машини, а також кластери, MPP, та ґрід — системи що використовують багато комп'ютерів для роботи над одним завданням. Спеціалізовані паралельні архітектури іноді використовуються поряд з традиційними процесорами, для прискорення особливих задач.
Програми для паралельних комп'ютерів писати значно складніше, ніж для послідовних, бо паралелізм додає кілька нових класів потенційних помилок, серед яких найпоширенішою є стан гонитви. Комунікація, та синхронізація процесів зазвичай одна з найбільших перешкод для досягнення хорошої продуктивності паралельних програм.
Максимальний можливий приріст продуктивності паралельної програми визначається законом Амдала.
Завдання:
Знайти найбільше значення з масиву в парельному і не паралельному режимі та порівняти результати.
Виконання
T1 = 763; T2 = 402; 763 \ 402 = 1.898; Програма викональ у 1.898 рази швидше.
Висновок: на лабораторній роботі №1 я згенерував одновимірний масив, розробив високорівневе API для пошуку найбільшого значення, та вивів результат та час сортування в консоль.