基本并行实现的讨论: 正如前面所讲的,矩阵相乘过程中,结果矩阵C中的每个元素都是可以独立计算的,即彼此之间并无依赖性。所以如果采用更多的处理器,将会显著地提高矩阵相乘的计算效率。 对于大小为n n 的矩阵,加入我们有n个处理器,那么结果矩阵中的每一行,都可以用一个处理器来负责计算。此时,总共的并行计算步数为 O n 。你可以理解为在串行实现的代码中,最外层的循环 for i i lt n i 被 ...
2019-03-18 17:36 0 2253 推荐指数:
C=A*B以C来划分,假设线程数为m,矩阵维度为n*n。那么每个线程计算C的元素个数为n*n/m; ...
MPI 和 MPI4PY 的搭建上一篇文章已经介绍,这里面介绍一些基本用法。 mpi4py 的 helloworld mpiexec -n ...
SVD 奇异值分解 Amxn = Umxm ∑mxn Vnxn 奇异值分解(Singular Value Decompositionm,简称SVD)是在机器学习领域应用较为广泛的算法之一,也是学习机器学习算法绕不开的基石之一。 奇异值分解(SVD)通俗一点讲就是将一个线性变换分解为两个 ...
以前没接触过MPI编程,对并行计算也没什么了解。朋友的期末课程作业让我帮忙写一写,哎,实现结果很一般啊。最终也没完整完成任务,惭愧惭愧。 问题大概是利用MPI完成矩阵和向量相乘。输入:Am×n,Bn×1 ,输出:Cm×1 附:程序中定义m=400,n=100,矩阵和向量的取值 ...
加速比性能定律 Amdahl定律 在实时性要求很高的应用类型中,计算负载W固定不变,随着处理器的数目的增加,计算时间将同时缩短。 其中计算负载W包含可并行化部分,即并行分量Wp和串行分量Ws。即W=Wp+Ws。 加速比Sp=(最快的串行算法最坏的运行时间)/(并行算法最快 ...
1、问题描述 矩阵乘法问题描述如下: 给定矩阵A和B,其中A是m*p大小矩阵,B是p*n大小的矩阵。求C = A*B。 求解这个问题最简单的算法是遍历A的行和B的列,求得C的相应元素,时间复杂度O(mnp),空间复杂度O(1)。 2、最简单的并行方案 要改进上述算法 ...
因为在我最近的科研中需要用到分布式的社区检测(也称为图聚类(graph clustering))算法,专门去查找了相关文献对其进行了学习。下面我们就以这篇论文IPDPS2018的文章[1]为例介绍并行社区检测算法。 关于基本的单机/串行社区检测算法,大家可以参考我的另一篇博客《图数据挖掘:社区 ...