Параллельные вычисления - Лекция 1
.pdf
Закон Амдала
где – доля нераспараллеливаемых операций, р – количество вычислителей.
11
Что способствует развитию параллельных вычислений
•Ограниченность роста производительности непараллельных компьютеров
•Снижение стоимости многопроцессорных вычислительных систем
–Cray T90: 1.8 GFlops ($2,5 млн., 1995 год),
–8 х IBM SP2: 2.1 GFlops ($0.5 млн., ???? год)
•Появление парадигмы многоядерного построения процессоров.
12
Что замедляет развитие параллельных вычислений (1)
•Гипотеза Минского (Minsky): ускорение,
параллельной системы пропорционально двоичному логарифму от числа процессоров.
•Закон Мура (Moore): мощность последовательных процессоров удваивается каждые 18 месяцев.
•Закон Гроша (Grosch): производительность компьютера возрастает пропорционально квадрату его стоимости.
•Сложность освоения принципов параллельного программирования.
13
Что замедляет развитие параллельных вычислений (2)
• Закон Амдала (невозможно избавиться от )
14
Схема разработки параллельных алгоритмов
Разделение вычислений на независимые части
Выделение информационных зависимостей
Масштабирование
подзадач
Распределение подзадач между процессорами
По материалам проф. Гергеля |
15 |
Пример распараллеливания алгоритма (1)
Последовательное и каскадное суммирование
По материалам проф. Гергеля |
16 |
Пример распараллеливания алгоритма (2)
Поиск максимального элемента массива
а) |
б) |
По материалам проф. Гергеля |
17 |
Проблемы при проведении экспериментов: эффекты кэширования
По материалам проф. Бухановского |
18 |
Параллельное ускорение в случайных алгоритмах 1
Причины
1. Наличие фоновой нагрузки.
2. Случайность природы алгоритма.
По материалам проф. Бухановского |
19 |
Параллельное ускорение в случайных алгоритмах 2
По материалам проф. Бухановского |
20 |