Национальный Исследовательский Университет

МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

Институт автоматики и вычислительной техники

Кафедра прикладной математики

Лабораторная работа № 1

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 иразмерностиисоответственно:

Требуется найти матрицу (произведением) размерности:

Для нахождения произведения матриц методом статического разделения на полосы необходимо составить последовательно-параллельную программу на языке C/C++ с применением интерфейса передачи сообщений (MPI,MessagePassingInterface), а также исследовать характеристики разработанной программы в зависимости от числа исполнителей.

Последовательный алгоритм решения

Умножение матриц по определению

В соответствии с определением, произведение матриц состоит из всех возможных комбинаций скалярных произведений строк матрицыи столбцов матрицы. Элемент матрицыс индексами (i, j) есть скалярное произведение i-ой строки матрицыи 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 исходные матрицы разбиваются на горизонтальные полосы. Получаемые полосы распределяются по процессорам: все полосы одной матрицы, например , распределяются между процессорами, а полосы другой – по мере необходимости передаются на все процессоры. При этом на каждом из имеющегося набора процессоров в каждый конкретный момент времени располагается только по одной полосе матрици. Перемножение полос (а данная операция может быть выполнена процессорами параллельно) приводит к получению частей (полос) результирующей матрицы, которые затем в совокупности и дадут искомую матрицу.

– полоса матрицы;

– полоса матрицы;

– число процессоров.