5 месяцев назад
018. Целенаправленные преобразования алгоритмов. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ.
До сих пор исследования проводились для случая размера гранул параллелизма, равных одной машинной инструкции (fine-grained parallelism, микропараллелизм), причины этого приведены ранее. Там же показаны преимущества (но и трудности) формального обнаружения гранул параллелизма максимально большого размера (макропараллелизм). В данной главе покажем возможности использования исследовательского инструмента SPF при анализе программ со значительным размером гранул параллелизма (собственно декомпозиция исходного алгоритма производится на основе ясно видимых особенностей его выполнения)...
3064 читали · 1 год назад
Самый быстрый практический способ умножения матриц - алгоритм Штрассена
Приветствую Вас, уважаемые Читатели! Сегодня речь пойдет о непрекращающемся сражении математиков за вычислительные ресурсы современных компьютеров, а конкретно про модификацию стандартного алгоритма умножения матриц, который практически все изучают на первом курсе института. Оказывается, что правило, которым мы все пользуемся на бумаге может быть оптимизировано, что даёт особенный прирост в отраслях науки и техники, в которых применяются совершенном монструозные матричные вычисления. Алгоритм, который...
5 месяцев назад
017. Целенаправленные преобразования алгоритмов. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ.
В процессе вычислений постоянно “вырабатываются” (как результат выполнения операций) и “потребляются” (как операнды) данные. Эти данные могут быть как локальными (определёнными “внутри” данного алгоритма), так и глобальными (их область видимости простирается за пределы данного алгоритма). Логично определить сущность TLD (Temporary Local Data), представляющую локальные данные (глобальные данные фактически входят в область понятий входных и выходных данных). Интерес к TLD-данным понятен – частота...