Параллельные методы матричного умножения
Общая оценка показателей ускорения и эффективности. Метод Фокса, схема информационного взаимодействия. Функция Create Grid Communicators. Метод Кэннона, перераспределение блоков исходных матриц. Масштабирование и распределение подзадач по процессорам.
Подобные документы
Реализация последовательного алгоритма умножения матрицы на вектор. Принципы распараллеливания, определение подзадач. Выделение информационных зависимостей. Распределение подзадач по процессорам. Инициализация и завершение параллельной программы.
лабораторная работа, добавлен 18.09.2013Создание виртуальной декартовой топологии. Определение размеров объектов, ввод исходных данных. Завершение процесса вычислений. Распределение данных между процессами. Начало реализации параллельного алгоритма матричного умножения. Рассылка блоков матрицы.
лабораторная работа, добавлен 18.09.2013Умножение матрицы на вектор при разделении данных по строкам. Масштабирование и распределение подзадач по процессорам. Изучение экономных структур хранения для матриц специального типа. Использование высокопроизводительных многопроцессорных систем.
лекция, добавлен 17.09.2013Реализация последовательного алгоритма Флойда. Выделение информационных зависимостей. Масштабирование и распределение подзадач по процессорам. Инициализация параллельной программы. Сбор результирующей матрицы. Проведение вычислительных экспериментов.
лабораторная работа, добавлен 18.09.2013Реализация последовательного алгоритма Гаусса–Зейделя решения задачи Дирихле. Выделение информационных зависимостей. Масштабирование и распределение подзадач по процессорам. Инициализация параллельной программы. Проведение вычислительных экспериментов.
лабораторная работа, добавлен 18.09.2013Свойства матрицы коэффициентов систем линейных уравнений. Последовательный алгоритм Гаусса. Определение подзадач, выделение информационных зависимостей. Организация параллельных вычислений, масштабирование и распределение подзадач по процессорам.
лекция, добавлен 17.09.2013Решение прикладных задач при помощи процедур анализа графовых моделей. Задачи поиска кратчайших путей на основе алгоритма Флойда и нахождения минимального охватывающего дерева. Масштабирование и распределение подзадач обработки графов по процессорам.
лекция, добавлен 17.09.2013Способы распределения данных. Последовательный алгоритм. Ленточная схема, разделение матрицы по строкам, по столбцам. Блочная схема. Использование матриц и матричных операций, для демонстрации многих приемов и методов параллельного программирования.
учебное пособие, добавлен 17.09.2013Итерационные методы решения линейных уравнений на параллельных и векторных системах. Метод Якоби, решение уравнения Пуассона на векторном процессоре. Итерация плоской сетки. Векторизация метода Якоби с использованием матричного умножения, пример.
лекция, добавлен 22.10.2014Метод поиска MDS матриц на основе сопровождающих матриц. Экспериментальная оценка числа различных миноров для матрицы размером 13х13. Сравнение числа встречаемости дубликатов для матриц размера nхn. Метод поиска MDS матриц на основе кодов Рида-Соломона.
курсовая работа, добавлен 17.07.2020Принципы разработки параллельных методов. Разделение вычислений на независимые части. Выделение информационных зависимостей. Масштабирование набора подзадач. Параллельное решение гравитационной задачи N тел. Анализ эффективности параллельных вычислений.
лекция, добавлен 17.09.2013Хеш-функция, метод деления и метод умножения - эти методы хеширования являются статическими. В них сначала выделяется хеш-таблица, под ее размер подбираются константы для хеш-функции. Минимальное идеальное хеширование. Функции, сохраняющие порядок ключей.
курсовая работа, добавлен 30.10.2023Моделирование параллельных программ. Методика разработки параллельных алгоритмов. Разделение вычислений на независимые части. Выделение информационных зависимостей. Масштабирование имеющегося набора подзадач. Распределение подзадач между процессорами.
учебное пособие, добавлен 17.09.2013Метод Гаусса: последовательный, параллельный алгоритм. Прямой, обратный ход. Главная функция программы main. Метод сопряженных градиентов, итерации при решении системы линейных уравнений второго порядка. Коммуникационная сложность параллельных вычислений.
учебное пособие, добавлен 17.09.2013Оценка погрешности, вычисление дифференцируемой функции нескольких переменных. Метод Гаусса (метод исключения неизвестных) и его характеристика. Метод простой итерации с высокой точностью. Поиск корней уравнения методом простых итераций и Ньютона.
контрольная работа, добавлен 19.01.2016Кластеризация как процесс разделения исследуемого множества объектов на группы "похожих" объектов, называемых кластерами. Методы кластерного анализа и их общая характеристика: метод k-средних, метод ISODATA, агломеративный метод, дивизимный метод.
презентация, добавлен 23.09.2017Исследование и анализ метода видеоинформации с использованием ресурсов локальных вычислительных сетей, в частности GRID-вычислений. Пути повышения эффективности на основе вычисления числа задач в обработке видеоматериала и параметров среды обработки.
статья, добавлен 09.06.2018- 18. Метод повышения эффективности обработки видеоинформации с использованием распределенных вычислений
Создание математической модели для оценки времени обработки видеофайла с использованием GRID-вычислений. Разработка программного комплекса, реализующего предложенный метод. Повышение эффективности обработки видеоинформации при помощи грид-вычислений.
автореферат, добавлен 14.04.2018 Минимизация функции нескольких переменных. Метод градиентного спуска и его модификации. Метод покоординатного спуска. Идея и алгоритм метода Давидона-Флетчера-Пауэлла. Блок-схема основной программы и ее процедур. Пример решения задач исследуемым методом.
курсовая работа, добавлен 16.05.2010Оценка динамических показателей процесса прихода шифра Хейза и уменьшенной модели шифра Rijndael по дифференциальным показателям к стационарным состояниям. Метод формирования оптимальных Q-S-блоков с использованием квазигрупп. Поиск полубайтовых S-блоков.
статья, добавлен 01.03.2017- 21. Метод Эйлера
Общая характеристика метода Эйлера, применяемого для решения линейных систем алгебраических уравнений. Анализ влияния шага на ошибки интегрирования и число итераций. Составление программы на языке MatLAB и ее тестирование при различных исходных данных.
курсовая работа, добавлен 12.04.2014 Генерация, передача и распределение электрической энергии, насыщение электрических сетей современными средствами диагностики, электронными системами управления, алгоритмами, техническими устройствами. Основные элементы "умной сети" - Smart Grid.
реферат, добавлен 01.10.2014Метод прямоугольников: понятие, особенности применения. График подынтегральной функции. Блок-схема метода трапеций и парабол. Содержание программы на языке Turbo Pascal. Интерпретация полученных результатов. Главные преимущества использования подпрограмм.
контрольная работа, добавлен 29.04.2013Характеристика особливостей розвитку grid-технології, яка покладена в основу роботи віртуальних організацій. Дослідження аналітичних, імітаційних, комбінованих, інформаційних, структурно-системних та ситуаційних підходів до моделювання grid-систем.
статья, добавлен 26.02.2016Метод граничных элементов (МГЭ), его использование в пакете MATLAB. Процесс введения исходных матриц и вызов численных процедур. Реализация идей структурного программирования с целью уменьшения количества ошибок и повышения достоверности результатов.
контрольная работа, добавлен 03.09.2010