基本並行實現的討論: 正如前面所講的,矩陣相乘過程中,結果矩陣C中的每個元素都是可以獨立計算的,即彼此之間並無依賴性。所以如果采用更多的處理器,將會顯著地提高矩陣相乘的計算效率。 對於大小為n n 的矩陣,加入我們有n個處理器,那么結果矩陣中的每一行,都可以用一個處理器來負責計算。此時,總共的並行計算步數為 O n 。你可以理解為在串行實現的代碼中,最外層的循環 for i i lt n i 被 ...
2019-03-18 17:36 0 2253 推薦指數:
C=A*B以C來划分,假設線程數為m,矩陣維度為n*n。那么每個線程計算C的元素個數為n*n/m; ...
MPI 和 MPI4PY 的搭建上一篇文章已經介紹,這里面介紹一些基本用法。 mpi4py 的 helloworld mpiexec -n ...
SVD 奇異值分解 Amxn = Umxm ∑mxn Vnxn 奇異值分解(Singular Value Decompositionm,簡稱SVD)是在機器學習領域應用較為廣泛的算法之一,也是學習機器學習算法繞不開的基石之一。 奇異值分解(SVD)通俗一點講就是將一個線性變換分解為兩個 ...
以前沒接觸過MPI編程,對並行計算也沒什么了解。朋友的期末課程作業讓我幫忙寫一寫,哎,實現結果很一般啊。最終也沒完整完成任務,慚愧慚愧。 問題大概是利用MPI完成矩陣和向量相乘。輸入:Am×n,Bn×1 ,輸出:Cm×1 附:程序中定義m=400,n=100,矩陣和向量的取值 ...
加速比性能定律 Amdahl定律 在實時性要求很高的應用類型中,計算負載W固定不變,隨着處理器的數目的增加,計算時間將同時縮短。 其中計算負載W包含可並行化部分,即並行分量Wp和串行分量Ws。即W=Wp+Ws。 加速比Sp=(最快的串行算法最壞的運行時間)/(並行算法最快 ...
1、問題描述 矩陣乘法問題描述如下: 給定矩陣A和B,其中A是m*p大小矩陣,B是p*n大小的矩陣。求C = A*B。 求解這個問題最簡單的算法是遍歷A的行和B的列,求得C的相應元素,時間復雜度O(mnp),空間復雜度O(1)。 2、最簡單的並行方案 要改進上述算法 ...
因為在我最近的科研中需要用到分布式的社區檢測(也稱為圖聚類(graph clustering))算法,專門去查找了相關文獻對其進行了學習。下面我們就以這篇論文IPDPS2018的文章[1]為例介紹並行社區檢測算法。 關於基本的單機/串行社區檢測算法,大家可以參考我的另一篇博客《圖數據挖掘:社區 ...