Главная » Просмотр файлов » Умножение двух матриц методом статического разделения на полосы (Захаров)

Умножение двух матриц методом статического разделения на полосы (Захаров) (547789)

Файл №547789 Умножение двух матриц методом статического разделения на полосы (Захаров) (Лабораторная работа 3)Умножение двух матриц методом статического разделения на полосы (Захаров) (547789)2015-08-23СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла

Национальный Исследовательский Университет

МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

Институт автоматики и вычислительной техники

Кафедра прикладной математики

Лабораторная работа № 3

Умножение двух матриц

методом статического разделения на полосы

Курс «Параллельные системы и параллельные вычисления»

Выполнил

студент 5 курса группы А-13-08

Захаров Антон

Преподаватель

Панков Николай Александрович

Постановка задачи

Пусть даны две прямоугольные матрицы и размерности и
соответственно:

Требуется найти матрицу (произведением) размерности :

Для нахождения произведения матриц методом статического разделения на полосы необходимо составить последовательно-параллельную программу на языке C или C++, использующую принципы нитевого распараллеливания, а также исследовать характеристики разработанной программы в зависимости от числа потоков.

Тестирование проводились на компьютере со следующей конфигурацией:

ПРОЦЕССОР Intel Core i5 2500MHz Ivy Bridge

ОПЕРАТИВНАЯ ПАМЯТЬ 16Gb DDR3 1600MHz

ФИЗИЧЕСКИЙ НАКОПИТЕЛЬ OCZ-VERTEX3 (120Gb, SATA600, SSD)

ГРАФИЧЕСКИЙ ПРОЦЕССОР AMD Radeon HD 7700 (1Gb DDR5 4.6GHz)

ОПЕРАЦИОННАЯ СИСТЕМА Windows 7 Ultimate x64 (SP1)



Последовательный алгоритм решения

Умножение матриц по определению

В соответствии с определением, произведение матриц состоит из всех возможных комбинаций скалярных произведений строк матрицы и столбцов матрицы . Элемент матрицы с индексами (i, j) есть скалярное произведение i-ой строки матрицы и j-го столбца матрицы .

  1. for (i = 0; i < m; i++) {

  2. for (j = 0; j < q; j++) {

  3. C[i][j] = 0;

  4. for (k = 0; k < n; k++)

  5. C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];

  6. }

  7. }

На первый взгляд это минимальный объем работы, необходимый для перемножения двух матриц. Однако исследователям не удалось доказать минимальность, и в результате они обнаружили другие алгоритмы, умножающие матрицы более эффективно.

Алгоритм Штрассена

Первый алгоритм быстрого умножения матриц был разработан В. Штрассеном в 1969. В основе алгоритма лежит рекурсивное разбиение матриц на блоки. Недостатком данного метода является большая сложность программирования по сравнению со стандартным алгоритмом, численная неустойчивость и большой объём используемой памяти.

Разработано большое количество алгоритмов на основе метода Штрассена, которые улучшают его численную устойчивость и уменьшают объём используемой памяти.

Алгоритм Копперсмита-Винограда

В 1990 Копперсмит и Виноград опубликовали алгоритм, умножающий матрицы со сложностью . Этот алгоритм использует идеи, схожие с алгоритмом Штрассена. На сегодняшний день алгоритм Копперсмита-Винограда является наиболее асимптотически быстрым, но он эффективен только на очень больших матрицах и поэтому не применяется.

В 2003 Кох и др. рассмотрели в своих работах алгоритмы Штрассена и Копперсмита-Винограда в контексте теории групп. Они показали возможность существования алгоритмов умножения матриц со сложностью .

Параллельный алгоритм решения

В предлагаемой реализации метода статического разделения на полосы исходная матрица A разбивается на горизонтальные полосы. Все полосы матрицы распределяются между потоками, а обращение к элементам матрицы , расположенной в общей памяти, осуществляется по мере необходимости. При этом каждый из имеющихся потоков использует только одну полосу матрицы и всю матрицу . Перемножение полосы на матрицу (а данная операция может быть выполнена параллельно) приводит к получению частей (полос) результирующей матрицы , которые затем в совокупности и дадут искомую матрицу.

– полоса матрицы ;

– число потоков.

Результаты вычислительного эксперимента


Матрицы 1 000 × 1 000

Число
потоков

Время
решения1
(сек)

Ускорение

1

5,7562

1,0000

2

3,5368

1,6275

3

2,7934

2,0606

4

2,4386

2,3605

5

2,4630

2,3371

6

2,4670

2,3333

7

2,4676

2,3327

8

2,4740

2,3267

9

2,4746

2,3261

10

2,4860

2,3154

11

2,4990

2,3034

12

2,6638

2,1609

Время

(сек)

Зависимость времени решения задачи от числа потоков

Число

потоков

Ускорение

Зависимость ускорения параллельного решения от числа потоков

Число

потоков


Матрицы 10 000 × 10 000

Число
потоков

Время
решения2
(сек)

Ускорение

1

1447,8922

1,0000

2

784,3633

1,8459

3

561,0955

2,5805

4

428,4089

3,3797

5

407,7476

3,5510

6

379,4659

3,8156

7

385,1177

3,7596

8

390,7400

3,7055

9

408,0124

3,5486

10

412,3470

3,5113

11

446,2310

3,2447

12

491,2599

2,9473


Время

(сек)

Зависимость времени решения задачи от числа потоков

Число

потоков

Ускорение

Зависимость ускорения параллельного решения от числа потоков

Число

потоков

Матрицы 20 000 × 20 000

Число
потоков

Время
решения
(сек)

Ускорение

1

6005,4665

1,0000

2

3401,2681

1,7657

3

2375,1655

2,5284

4

1820,5416

3,2987

5

1873,0987

3,2062

6

1891,9394

3,1742

7

1873,6492

3,2052

8

1831,9423

3,2782

9

1951,0563

3,0781

10

2089,2749

2,8744

11

2116,7367

2,8371

12

2085,5324

2,8796


Время

(сек)

Зависимость времени решения задачи от числа потоков

Число

потоков

Ускорение

Зависимость ускорения параллельного решения от числа потоков

Число

потоков



Приложение. Код программы.

// Отключение предупреждений безопасности

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS

#define _CRT_SECURE_NO_DEPRECATE

#define _CRT_NONSTDC_NO_DEPRECATE

// Коды ошибок

#define E_THREAD_ALLOC 1

#define E_THREAD_CREATE 2

#include

#include

#include

#include

#include

#include

#include

#include

#include

#include

// --- Настройки программы ---

// Включение режима отладки

// #define DEBUG

// Число запусков теста

#define TEST_COUNT 5

// --- Настройки потоков ---

// Ограничения на число потоков

#define MIN_THREADS 1

#define MAX_THREADS 12

int gen_random(float, float);

int matrix_create(const char*, int, int);

void print_log(const char*, ...);

void print_err(const char*);

DWORD WINAPI MyThreadFunction(LPVOID lpParam);

// Структура данных потока

typedef struct ThreadData {

int i; // Номер потока

} TDATA, *PTDATA;

int **A;

int **B;

int **C;

// Размерности матриц А{mxn}, B{nxq}, C{mxq}

int n = 20000, m = 20000, q = 20000;

// Пути к файлам исходных данных и результата

const char *A_path = "A.txt"; FILE *Astream;

const char *B_path = "B.txt"; FILE *Bstream;

const char *C_path = "C.txt"; FILE *Cstream;

const char *L_path = "lab.log"; FILE *Lstream;

// Числа строк матрицы A, обрабатываемые потоками

int Arows[MAX_THREADS];

// Номера строк матрицы A, обрабатываемые потоками

int Nrows[MAX_THREADS];

int _tmain()

{

srand((UINT32) time(NULL));

int i, j, h, d;

// Время выполнения каждого из запусков программы

double time[TEST_COUNT];

PTDATA pDataArray[MAX_THREADS];

DWORD dwThreadIdArray[MAX_THREADS];

HANDLE hThreadArray[MAX_THREADS];

// Запускаем программу для 1, 2, ..., MAX_THREADS потоков

for(int threads = MIN_THREADS; threads <= MAX_THREADS; threads++)

{

// Запускаем тест TEST_COUNT раз

for(h = 0; h < TEST_COUNT; h++)

{

// Фиксируем время начала работы программы

time[h] = (double) clock();

// Пытаемся открыть файлы с матрицами A и B

Astream = fopen(A_path, "r");

Bstream = fopen(B_path, "r");

// Обработка ошибок при открытии файлов

if(Astream == NULL || Bstream == NULL)

{

if((Astream != NULL && fclose(Astream)) || (Bstream != NULL && fclose(Bstream)))

{

print_log("[ERROR] Не удалось закрыть один из исходных файлов");

return 0;

}

// Генереция новых файлов с матрицами A и B

if(!matrix_create(A_path, m, n) || !matrix_create(B_path, n, q))

{

print_log("[ERROR] Не удалось сгенерировать матрицы A и B");

return 0;

}

// Не учитываем время, затраченное на генерацию матриц

time[h] = (double) clock();

Astream = fopen(A_path, "r");

Bstream = fopen(B_path, "r");

if(Astream == NULL || Bstream == NULL)

{

print_log("[ERROR] Не удалось сгенерировать матрицы A и B");

return 0;

}

}

// Считываем размерности матриц

if(fscanf(Astream, "%d %d\n", &m, &n) <= 0 || fscanf(Bstream, "%d %d\n", &d, &q) <= 0)

{

print_log("[ERROR] Не удалось считать размерности матриц");

fclose(Astream);

fclose(Bstream);

return 0;

}

if(n != d || n <= 0 || m <= 0 || q <= 0)

{

if(n != d)

print_log("[ERROR] Не верно заданы размерности матриц:

Число столбцов в матрице A не совпадает с числом строк в матрице B");

if(n <= 0 || m <= 0 || q <= 0)

print_log("[ERROR] Не верно заданы размерности матриц:

Размерность не может быть меньше либо равна нулю");

fclose(Astream);

fclose(Bstream);

return 0;

}

// Делим строки матрицы A между потоками

d = (int) floor(double(m / threads));

for(i = 0; i < threads; i++)

{

Arows[i] = d;

Nrows[i] = i * d;

}

d = m % threads;

for(i = 0; d != 0; d--)

{

Arows[i]++;

for(j = i + 1; j < threads; j++)

Nrows[j]++;

i = (i < threads) ? i + 1 : 0;

}

// Запись информации о группе тестов в лог-файл

if(!h)

{

time[h] = (double) clock() - time[h];

if(threads == MIN_THREADS)

print_log("----------------------------------------------\n

Размерности матриц m=%d n=%d q=%d\n\n", m, n, q);

print_log("Число потоков %d\n\n", threads);

print_log("[DEBUG] Распределение строк матрицы A между потоками:\n{");

for(i = 0; i < threads - 1; i++)

print_log("%d (%d), ", Arows[i], Nrows[i]);

print_log("%d (%d)}\n\n", Arows[threads - 1], Nrows[threads - 1]);

time[h] = (double) clock() - time[h];

}

// Выделение памяти

A = (int **) malloc(m * sizeof(int *));

B = (int **) malloc(n * sizeof(int *));

C = (int **) malloc(m * sizeof(int *));

if(A == NULL || B == NULL || C == NULL)

{

print_err("Не удалось выделить память");

fclose(Astream);

fclose(Bstream);

if(A != NULL) free(A);

if(B != NULL) free(B);

if(C != NULL) free(C);

return 0;

}

for(i = 0; i < m; i++)

{

A[i] = (int *) malloc(n * sizeof(int));

C[i] = (int *) malloc(q * sizeof(int));

if(A[i] == NULL || C[i] == NULL)

{

print_err("Не удалось выделить память");

fclose(Astream);

fclose(Bstream);

free(A); free(B); free(C);

return 0;

}

}

for(i = 0; i < n; i++)

{

B[i] = (int *) malloc(q * sizeof(int));

if(B[i] == NULL)

{

print_err("Не удалось выделить память");

fclose(Astream);

fclose(Bstream);

free(A); free(B); free(C);

return 0;

}

}

// Чтение матрицы A

for(i = 0; i < m; i++)

{

for(j = 0; j < n; j++)

{

if(fscanf(Astream, "%d", &A[i][j]) <= 0)

{

print_err("Не удалось считать элемент матрицы A");

fclose(Astream);

fclose(Bstream);

free(A); free(B); free(C);

return 0;

}

}

}

fclose(Astream);

// Чтение матрицы B

for(i = 0; i < n; i++)

{

for(j = 0; j < q; j++)

{

if(fscanf(Bstream, "%d", &B[i][j]) <= 0)

{

print_err("Не удалось считать элемент матрицы B");

fclose(Bstream);

free(A); free(B); free(C);

return 0;

}

}

}

fclose(Bstream);

// Обнуление результирующей матрицы C

for(i = 0; i < m; i++)

for(j = 0; j < q; j++)

C[i][j] = 0;

for(i = 0; i < threads; i++)

{

// Выделяем память для потока

pDataArray[i] = (PTDATA) HeapAlloc(GetProcessHeap(), HEAP_ZERO_MEMORY, sizeof(TDATA));

// Если не удалось выделить память, то прерываем выполнение программы

if(pDataArray[i] == NULL)

{

print_log("[ERROR] Не удалось выделить память для потока\n");

free(A); free(B); free(C);

ExitProcess(E_THREAD_ALLOC);

}

pDataArray[i]->i = i;

// Создаём поток

hThreadArray[i] = CreateThread(

NULL, // атрибуты безопасности по умолчанию

0, // используем размер стека по умолчанию

MyThreadFunction, // имя функции потока

pDataArray[i], // аргумент функции потока

0, // используем стандартные флаги

&dwThreadIdArray[i] // получаем идентификатор потока

);

// Если не удалось запустить поток, то прерываем выполнение программы

if(hThreadArray[i] == NULL)

{

ExitProcess(E_THREAD_CREATE);

}

}

// Ждём, пока не выполнятся все потоки

WaitForMultipleObjects(threads, hThreadArray, TRUE, INFINITE);

// Закрываем все дескрипторы потоков и освобождаем выделенную память

for(i = 0; i < threads; i++)

{

CloseHandle(hThreadArray[i]);

if(pDataArray[i] != NULL)

{

HeapFree(GetProcessHeap(), 0, pDataArray[i]);

pDataArray[i] = NULL;

}

}

free(A);

free(B);

// Записываем результат в файл

Cstream = fopen(C_path, "w");

if (Cstream == NULL)

{

print_err("Не удалось создать файл для произведения матриц");

return 0;

}

for(i = 0; i < m; i++)

{

for(j = 0; j < q - 1; j++)

{

if(fprintf(Cstream, "%d ", C[i][j]) < 0)

{

fclose(Cstream);

return 0;

}

}

if(fprintf(Cstream, "%d\n", C[i][q - 1]) < 0)

{

fclose(Cstream);

return 0;

}

}

free(C);

if(fclose(Cstream))

{

print_err("Не удалось закрыть поток");

return 0;

}

// Записываем время в лог-файл

time[h] = ((double) clock() - time[h]) / CLOCKS_PER_SEC;

print_log("Время (%d): %f сек\n", h + 1, time[h]);

}

// Записываем среднее время в лог-файл

time[0] = time[0] / TEST_COUNT;

for(i = 1; i < TEST_COUNT; i++)

time[0] += time[i] / TEST_COUNT;

print_log("Среднее : %f сек\n\n", time[0]);

}

return 0;

}

DWORD WINAPI MyThreadFunction(LPVOID lpData)

{

PTDATA data = (PTDATA) lpData;

int t = data->i;

int first = Nrows[t];

int last = first + Arows[t];

int i, j, k;

for(i = 0; i < n; i++)

{

for(j = first; j < last; j++)

{

for(k = 0; k < q; k++)

{

C[j][k] += A[j][i] * B[i][k];

}

}

}

return 0;

}

// Генерирует псевдо-случайное число из интервала

// a - левая граница интервала

// b - правая граница интервала

// Возвращает сгенерированное число из интервала из интервала [a;b]

int gen_random(float a, float b)

{

return (int) (a + (b - a) * ((float)rand() / RAND_MAX));

}

// Генерирует файл с матрицей mхn

// path - путь к файлу (например, имя файла или абсолютный путь к файлу)

// m - число строк в матрице

// n - число столбцов в матрице

// Возвращает 1, если матрица успешно создана. В случае ошибки возвращает 0 и записывает сообщение в лог.

int matrix_create(const char *path, int m, int n)

{

if(n <= 0 || m <= 0)

{

print_log("[ERROR] Не удалось сгенерировать файл с матрицей: Не верно задана размерность матрицы\n");

return 0;

}

FILE *stream = fopen(path, "w");

if(stream == NULL)

{

print_err("Не удалось создать файл для матрицы");

return 0;

}

// Записываем размерность матрицы

fprintf(stream, "%d %d\n", m, n);

// Генерируем матрицу

int i, j;

for(i = 0; i < m; i++)

{

for(j = 0; j < n - 1; j++)

fprintf(stream, "%d ", gen_random(-10, 10));

fprintf(stream, "%d\n", gen_random(-10, 10));

}

if(fclose(stream))

{

print_err("Не удалось закрыть поток");

return 0;

}

return 1;

}

// Записывает сообщение message в лог

void print_log(const char *message, ...)

{

va_list ptr;

va_start(ptr, message);

// Открываем файл логов

FILE *stream = fopen(L_path, "a");

if(stream == NULL)

return;

// Записываем сообщение в лог

vfprintf(stream, message, ptr);

fclose(stream);

va_end(ptr);

}

// Выводит сообщение по коду ошибки errno

// message - необязательное дополнительное описание ошибки

void print_err(const char *message)

{

char *msg = (char *)"[ERROR] ";

if(message != NULL)

msg = strcat(msg, message);

switch(errno)

{

case E2BIG : msg = strcat(msg, "Список аргументов слишком длинный"); break;

case EACCES : msg = strcat(msg, "Отказ в доступе"); break;

case EADDRINUSE : msg = strcat(msg, "Адрес используется"); break;

case EADDRNOTAVAIL : msg = strcat(msg, "Адрес недоступен"); break;

case EAFNOSUPPORT : msg = strcat(msg, "Семейство адресов не поддерживается"); break;

case EALREADY : msg = strcat(msg, "Соединение уже устанавливается"); break;

case EBADF : msg = strcat(msg, "Неправильный дескриптор файла"); break;

// ...

default : msg = strcat(msg, "Неизвестная ошибка");

}

print_log(msg);

}

1 Среднее арифметическое по результатам 5 измерений

2 Среднее арифметическое по результатам 5 измерений

Москва, 2012

Характеристики

Тип файла
Документ
Размер
144,91 Kb
Тип материала
Высшее учебное заведение

Тип файла документ

Документы такого типа открываются такими программами, как Microsoft Office Word на компьютерах Windows, Apple Pages на компьютерах Mac, Open Office - бесплатная альтернатива на различных платформах, в том числе Linux. Наиболее простым и современным решением будут Google документы, так как открываются онлайн без скачивания прямо в браузере на любой платформе. Существуют российские качественные аналоги, например от Яндекса.

Будьте внимательны на мобильных устройствах, так как там используются упрощённый функционал даже в официальном приложении от Microsoft, поэтому для просмотра скачивайте PDF-версию. А если нужно редактировать файл, то используйте оригинальный файл.

Файлы такого типа обычно разбиты на страницы, а текст может быть форматированным (жирный, курсив, выбор шрифта, таблицы и т.п.), а также в него можно добавлять изображения. Формат идеально подходит для рефератов, докладов и РПЗ курсовых проектов, которые необходимо распечатать. Кстати перед печатью также сохраняйте файл в PDF, так как принтер может начудить со шрифтами.

Список файлов лабораторной работы

Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6381
Авторов
на СтудИзбе
308
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее