4. Содержание отчета.

1. Ответы на контрольные вопросы.

2. Результаты выполнения задания.

3. Выводы.

5. Контрольные вопросы.

1. Описание алгоритма сортировки, в соответствии с вариантом использованным в работе.

2. В чем состоит основное различие сортировки Шелла от пузырьковой сортировки?

3. Описание метода умножения матрицы, в соответствии с вариантом использованным в работе.

4. В чем состоит отличие алгоритма Дейкстры от алгоритма Прима для поиска кратчайших путей?

5. Какие варианты топологии сети возможно использовать для пузырьковой сортировки массива?

6. Перечислите топологии сети, их особенности. Какая сеть обладает наибольшей связанностью рабочих станций при одном и том же количестве станций?

7. Что такое 1 гигафлопс? Чему равна производительность вашего компьютера в гигафлопсах?

6. Литература.

1. Богачев К.Ю Основы параллельного программирования М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2003

2. Воеводин В.В., Воеводин Вл.В Параллельные вычисления СПб.: БХВ-Петербург, 2002

3. Гергель В.П., Стронгин Р.Г Основы параллельных вычислений для многопроцессорных вычислительных систем Н. Новгород: Изд-во ННГУ, 2001

4. Немнюгин С., Стесик О Параллельное программирование для многопроцессорных вычислительных систем СПб.: БХВ-Петербург, 2002

5. Andrews G.R Foundations of Multithreading, Parallel and Distributed Programming

6. Addison-Wesley, 2000

7. Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.М Численные методы М.: Наука, 1987

8. Воеводин В.В Модели и методы в параллельных процессах М.: Наука, 1986

9. Воеводин В.В Математические основы параллельных вычислений М.: МГУ, 1991

Приложение.

1. Введение.

Программная система Параллельная Лаборатория (сокращенное наименование – ПараЛаб http://www.software.unn.ac.ru/ccam/GCC_Kozinov/Applet1.html ) обеспечивает возможность проведения вычислительных экспериментов с целью изучения и исследования параллельных алгоритмов решения сложных вычислительных задач. Система может быть использована для организации лабораторного практикума по различным учебным курсам в области параллельного программирования, в рамках которого обеспечивается возможность:

• моделирования многопроцессорных вычислительных систем с различной топологией сети передачи данных;

• получения визуального представления о вычислительных процессах и операциях передачи данных, происходящих при параллельном решении разных вычислительных задач;

• построения оценок эффективности изучаемых методов параллельных вычислений.

Проведение такого практикума может быть организовано на "обычных" однопроцессорных компьютерах, работающих под управлением операционных систем MS Windows 2000 или MS Windows XP (режим многозадачной имитации параллельных вычислений). Кроме режима имитации, в системе ПараЛаб может быть обеспечен удаленный доступ к многопроцессорной вычислительной системе для выполнения экспериментов в режиме "настоящих" параллельных вычислений для сопоставления результатов имитации и реальных расчетов.

В целом система ПараЛаб представляет собой интегрированную среду для изучения и исследования параллельных алгоритмов решения сложных вычислительных задач. Широкий набор имеющихся средств визуализации процесса выполнения эксперимента и анализа полученных результатов позволяет изучить эффективность использования тех или иных алгоритмов на разных вычислительных системах, сделать выводы о масштабируемости алгоритмов и определить возможное ускорение процесса параллельных вычислений.

Реализуемые системой ПараЛаб процессы изучения и исследований ориентированы на активное усвоение основных теоретических положений и способствуют формированию у обучаемых собственных представлений о моделях и методах параллельных вычислений путем наблюдения, сравнения и сопоставления широкого набора различных визуальных графических форм, демонстрируемых в ходе выполнения вычислительного эксперимента.

Основной сферой использования системы ПараЛаб является учебное применение студентами и преподавателями вузов для исследования и изучения параллельных алгоритмов решения сложных вычислительных задач в рамках лабораторного практикума по различным учебным курсам в области параллельного программирования. Система ПараЛаб может применяться также и при проведении научных исследований для оценки эффективности параллельных вычислений.

Пользователи, начинающие знакомиться с проблематикой параллельных вычислений, найдут систему ПараЛаб полезной для освоения методов параллельного программирования, опытные вычислители могут использовать систему для оценки эффективности новых разрабатываемых параллельных алгоритмов.