Презентация Построение оценок производительности и эффективности параллельных компьютеров. Законы Адмала, Густавсона-Барсиса онлайн

На нашем сайте вы можете скачать и просмотреть онлайн доклад-презентацию на тему Построение оценок производительности и эффективности параллельных компьютеров. Законы Адмала, Густавсона-Барсиса абсолютно бесплатно. Урок-презентация на эту тему содержит всего 24 слайда. Все материалы созданы в программе PowerPoint и имеют формат ppt или же pptx. Материалы и темы для презентаций взяты из открытых источников и загружены их авторами, за качество и достоверность информации в них администрация сайта не отвечает, все права принадлежат их создателям. Если вы нашли то, что искали, отблагодарите авторов - поделитесь ссылкой в социальных сетях, а наш сайт добавьте в закладки.

Презентации » Устройства и комплектующие » Построение оценок производительности и эффективности параллельных компьютеров. Законы Адмала, Густавсона-Барсиса

Просмотр ВСЕЙ презентации! ЖМИТЕ

Оцените презентацию от 1 до 5 баллов!

Смотреть онлайн
Скачать

Тип файла:

ppt / pptx (powerpoint)
Всего слайдов:

24 слайда
Для класса:

1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11
Размер файла:

540.69 kB
Просмотров:

89
Скачиваний:

0
Автор:

неизвестен

Слайды и текст к этой презентации:

№1 слайд

Содержание слайда: Оценка эффективности параллельных вычислений

№2 слайд

Содержание слайда: Содержание Показатели эффективности параллельного алгоритма Ускорение Эффективность Стоимость Оценка максимально достижимого параллелизма Закон Амдала Закон Густафсона Анализ масштабируемости параллельного алгоритма

№3 слайд

Содержание слайда: Показатели эффективности Ускорение относительно последовательного выполнения вычислений Эффективность использования процессоров Стоимость вычислений

№4 слайд

Содержание слайда: Ускорение Ускорение (speedup), получаемое при использовании параллельного алгоритма для p процессоров, по сравнению с последовательным вариантом выполнения вычислений: n – параметр вычислительной сложности решаемой задачи (например, количество входных данных задачи)

№5 слайд

Содержание слайда: Абсолютное и относительное ускорение Величину ускорения называют абсолютной, если в качестве T1 берется время выполнения наилучшего последовательного алгоритма. Величину ускорения называют относительной, если в качестве T1 берется время выполнения параллельного алгоритма на одном процессоре.

№6 слайд

Содержание слайда: Линейное и сверхлинейное ускорение Линейное (linear) или идеальное (ideal) ускорение имеет место при Sp=p. Сверхлинейное (superlinear) ускорение имеет место при Sp>p. Неравноправность выполнения последовательной и параллельной программ (например, недостаток оперативной памяти). Нелинейный характер зависимости сложности решения задачи от объема обрабатываемых данных. Различие вычислительных схем последовательного и параллельного методов.

№7 слайд

Содержание слайда: Эффективность Эффективность (efficiency) – средняя доля времени выполнения параллельного алгоритма, в течение которого процессоры реально используются для решения задачи. _

№8 слайд

Содержание слайда: Ускорение vs эффективность Ускорение и эффективность – 2 стороны одной медали: попытки повышения качества параллельных вычислений по одному из показателей может привести к ухудшению качества по другому показателю.

№9 слайд

Содержание слайда: Стоимость вычислений Стоимость (cost) параллельных вычислений Стоимостно-оптимальный (cost-optimal) параллельный алгоритм – алгоритм, стоимость которого является пропорциональной времени выполнения наилучшего последовательного алгоритма.

№10 слайд

Содержание слайда: Можно ли достичь max параллелизма? Получение идеальных величин Sp=p для ускорения и Ep=1 для эффективности может быть обеспечено не для всех вычислительно трудоемких задач. Достижению максимального ускорения может препятствовать существование в выполняемых вычислениях последовательных расчетов, которые не могут быть распараллелены.

№11 слайд

Содержание слайда: Закон Амдала Задает связь между ожидаемым ускорением параллельных реализаций алгоритма и последовательным алгоритмом в предположении, что размер задачи остается постоянным. Пусть f – доля последовательных вычислений в алгоритме. Тогда т.е.

№12 слайд

Содержание слайда: Закон Амдала Покраска забора (300 досок) Подготовка – 30 мин. НЕ распараллеливается Покраска (одной доски) – 1 мин. РАСПАРАЛЛЕЛИВАЕТСЯ Уборка – 30 мин. НЕ распараллеливается

№13 слайд

№14 слайд

Содержание слайда: Закон Амдала Ускорение параллельной программы зависит не от количества процессоров, а величины последовательной части программы.

№15 слайд

Содержание слайда: Закон Амдала

№16 слайд

Содержание слайда: Закон Густафсона Закон Амдала предполагает, что количество процессоров и доля параллельной части программы независимы, что не совсем верно. Как правило, задача с фиксированным объемом данных не запускается на различном количестве процессоров (за исключением академических исследований), а объем данных изменяется в соответствии с количеством процессоров. Вместо вопроса об ускорении на p процессорах рассмотрим вопрос о замедлении вычислений при переходе на один процессор.

№17 слайд

№18 слайд

Содержание слайда: Закон Густафсона

№19 слайд

Содержание слайда: Законы Амдала и Густафсона Уменьшение времени выполнения vs увеличение объема решаемой задачи Увеличение объема решаемой задачи приводит к увеличению доли параллельной части, т.к. последовательная часть не изменяется.

№20 слайд

Содержание слайда: Масштабируемость алгоритмов Параллельный алгоритм называют масштабируемым (scalable), если при росте числа процессоров он обеспечивает увеличение ускорения при сохранении постоянного уровня эффективности использования процессоров. При анализе масштабируемости необходимо учитывать накладные расходы (total overhead), на организацию взаимодействия процессоров, синхронизацию параллельных вычислений и др.

№21 слайд

Содержание слайда: Анализ масштабируемости Накладные расходы Время решения задачи Ускорение Эффективность

№22 слайд

Содержание слайда: Анализ масштабируемости Если сложность решаемой задачи является фиксированной (T1=const), то при росте числа процессоров эффективность, как правило, будет убывать за счет роста накладных расходов T0. При фиксации числа процессоров эффективность использования процессоров можно улучшить путем повышения сложности решаемой задачи T1. При увеличении числа процессоров в большинстве случаев можно обеспечить определенный уровень эффективности при помощи соответствующего повышения сложности решаемых задач.

№23 слайд

Содержание слайда: Анализ масштабируемости Пусть E=const – это желаемый уровень эффективности выполняемых вычислений. Тогда Данную зависимость n=F(p) между сложностью решаемой задачи и числом процессоров называют функцией изоэффективности (isoefficiency function).

№24 слайд

Содержание слайда: Заключение Показатели эффективности параллельного алгоритма Ускорение Эффективность Стоимость Оценка максимально достижимого параллелизма Закон Амдала Закон Густафсона Анализ масштабируемости параллельного алгоритма

Скачать все slide презентации Построение оценок производительности и эффективности параллельных компьютеров. Законы Адмала, Густавсона-Барсиса одним архивом:

Скачать

Похожие презентации