Kompyuter arxitekturasi” Fanidan Mustaqil ishi

Ishlatilgan protsessorlar soni
Parallel algoritm samaradorligini tahlil qilishda ishlatiladigan protsessorlar soni muhim omil hisoblanadi. Kompyuterlarni sotib olish, texnik xizmat ko'rsatish va ishga tushirish xarajatlari hisoblanadi. Muammoni hal qilish uchun algoritm tomonidan ishlatiladigan protsessorlar soni qanchalik ko'p bo'lsa, olingan natija qimmatroq bo'ladi.
Umumiy xarajat
Parallel algoritmning umumiy qiymati vaqt murakkabligi va ushbu algoritmda ishlatiladigan protsessorlar sonining mahsulotidir.
Umumiy xarajat = Vaqt murakkabligi × Ishlatilgan protsessorlar soni
Shuning uchun parallel algoritmning samaradorligi - ga teng
Samaradorlik =
Ketma-ket algoritmning eng yomon bajarilish vaqti / Parallel algoritmning eng yomon holatda bajarilish vaqti
Parallel algoritm modeli ma'lumotlarni va qayta ishlash usulini bo'lish strategiyasini ko'rib chiqish va o'zaro ta'sirlarni kamaytirish uchun mos strategiyani qo'llash orqali ishlab chiqilgan. Ushbu bobda biz quyidagi parallel algoritm modellarini muhokama qilamiz -
Ma'lumotlarning parallel modeli
Vazifa grafik modeli
Ish hovuz modeli
Master qul modeli
Ishlab chiqaruvchining iste'molchi yoki quvur liniyasi modeli
Gibrid model
Parallel ma'lumotlar
Ma'lumotlar parallel modelida vazifalar jarayonlarga beriladi va har bir vazifa turli xil ma'lumotlarga o'xshash operatsiyalarni bajaradi. Ma'lumotlar parallelligi bir nechta ma'lumotlar elementlarida qo'llaniladigan bitta operatsiyalarning natijasidir.
Ma'lumotlarga parallel model umumiy manzil fazolarida va xabarlarni uzatish paradigmalarida qo'llanilishi mumkin. Ma'lumotlarga-parallel modelda o'zaro ta'sirning qo'shimcha xarajatlari parchalanishni saqlaydigan joyni tanlash, optimallashtirilgan kollektiv o'zaro ta'sir tartiblarini qo'llash yoki bir-biriga mos keladigan hisoblash va o'zaro ta'sir qilish orqali kamaytirilishi mumkin.
Ma'lumotlarga-parallel model muammolarining birlamchi xususiyati shundan iboratki, ma'lumotlar parallelligining intensivligi masala hajmi bilan ortadi va bu o'z navbatida kattaroq muammolarni hal qilish uchun ko'proq jarayonlardan foydalanish imkonini beradi.
Misol - Zich matritsalarni ko'paytirish