Parallel computing, lab1 by Ivan Pazhitnykh
Исследование влияния размера матриц и блоков на время реализации блочного алгоритма перемножения матриц на многоядерном CPU
С или C++, OpenMP) алгоритмы точечного и блочного перемножения матриц. OpenMP-версии алгоритмов точечного и блочного перемножения матриц.r=1 - обычный точечный алгоритм);dopar (внешний, внутренний), который служит для образования потоков вычислений; A и B использовать случайные числа из диапазона от −100 до 100. Для получения случайных чисел использовать библиотечную функцию rand(), подключив заголовочный файл stdlib.h, или функции из заголовочного файла random.h (С++11).n1, n2, n3 – размеры матриц (рассмотреть не менее двух наборов размеров матриц: небольшие размеры (до 500, если матрица квадратная) и размеры побольше (например, от 1500 до 2000);r – размер блоков (рассмотреть несколько случаев: единицы, десятки, сотни).
In [38]:
from tabulate import tabulate
from IPython.display import display, Markdown
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
headers = ['block size', 'sequential time, s', 'parallel first loop time, s', 'parallel second loop time, s']
display(Markdown('## results'))
file = open('output.txt', 'r')
for line in file:
title = 'matrix {}x{}'.format(size, size)
size, rows = map(int, line.split())
display(Markdown('### {}'.format(title)))
table = [file.readline().split() for _ in range(rows)]
display(Markdown(tabulate(table, headers, tablefmt='pipe')))
data = np.array(table)
labels = ['sequential', 'first parallel', 'second parallel']
block_sizes = list(map(int, data[:,0]))
plt.xlabel('Block size')
plt.ylabel('Elapsed time, seconds')
plots = []
for i in range(1, 4):
plots.append(plt.plot(block_sizes, list(map(float, data[:,i])), label=labels[i-1])[0])
plt.legend(handles=plots)
plt.show()