Введение в методы параллельного программирования

Рассмотрим задачу поиска решения системы линейных уравнений. Пусть размер матрицы системы линейных уравнений 100x100. На вычислительной системе все операции сложения и умножения выполняются одинаковое время $\tau = 2$ нсек. Латентности сети $\alpha = 50$ нсек. Пропускная способность сети $\beta = 60$ Mбайт/сек. Элементы матрицы системы линейных уравнений имеют тип double и занимают w = 8 байт. Если при распараллеливании алгоритма Гауса использовалось 4 процессора, то какая в этом случае достигается теоретическая эффективность:

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

0,06(Верный ответ)

0,5

0,9

Похожие вопросы

Рассмотрим задачу поиска решения системы линейных уравнений. Размер матрицы системы линейных уравнений 10x10. На вычислительной системе все операции сложения и умножения выполняются одинаковое время $\tau = 2$ нсек. Латентности сети $\alpha = 50$ нсек. Пропускная способность сети $\beta = 60$ Mбайт/сек. Элементы матрицы системы линейных уравнений имеют тип double и в системе занимают w = 8 байт. Если при распараллеливании алгоритма Гауса использовалось 4 процессора, то какая в этом случае достигается теоретическая стоимость параллельного алгоритма:

Рассмотрим задачу поиска решения системы линейных уравнений. Пусть размер матрицы системы линейных уравнений 20x20. На вычислительной системе все операции сложения и умножения выполняются одинаковое время $\tau = 2$ нсек. Латентности сети $\alpha = 50$ нсек. Пропускная способность сети $\beta = 60$ Mбайт/сек. Элементы матрицы системы линейных уравнений имеют тип double и занимают w = 8 байт. Если при распараллеливании алгоритма сопряженных градиентов использовалось 4 процессора, то какая в этом случае достигается теоретическая стоимость параллельного алгоритма:

Рассмотрим задачу поиска решения системы линейных уравнений. Пусть размер матрицы системы линейных уравнений 200x200. На вычислительной системе все операции сложения и умножения выполняются одинаковое время $\tau = 2$ нсек. Латентности сети $\alpha = 50$ нсек. Пропускная способность сети $\beta = 50$ Mбайт/сек. Элементы матрицы системы линейных уравнений имеют тип double и занимают w = 8 байт. Если при распараллеливании алгоритма сопряженных градиентов использовалось 4 процессора, то какая в этом случае достигается теоретическая эффективность:

Рассмотрим задачу поиска решения системы линейных уравнений. Пусть размер матрицы системы линейных уравнений 100x100. На вычислительной системе все операции сложения и умножения выполняются одинаковое время $\tau = 2$ нсек. Латентности сети $\alpha = 500$ нсек. Пропускная способность сети $\beta = 50$ Mбайт/сек. Элементы матрицы системы линейных уравнений имеют тип double и занимают w = 8 байт. Если при распараллеливании алгоритма Гаусса использовалось 4 процессора, то какое в этом случае достигается теоретическое ускорение:

Рассмотрим задачу поиска решения системы линейных уравнений. Пусть размер матрицы системы линейных уравнений 100x100. На вычислительной системе все операции сложения и умножения выполняются одинаковое время $\tau = 2$ нсек. Латентности сети $\alpha = 5$ нсек. Пропускная способность сети $\beta = 500$ Mбайт/сек. Элементы матрицы системы линейных уравнений имеют тип double и занимают w = 8 байт. Если при распараллеливании алгоритма сопряженных градиентов использовалось 4 процессора, то какое в этом случае достигается теоретическое ускорение:

Рассмотрим задачу перемножения матрицы на вектор. Пусть размер перемножаемой матрицы 100x100. На вычислительной системе все операции сложения и умножения выполняются одинаковое время $\tau = 2$ нсек. Латентности сети $\alpha = 50$ нсек. Пропускная способность сети 60 Мбайт/сек. Элементы матрицы имеют тип double и занимают w = 8 байт. Если при распараллеливании использовать разделение матрицы на строки чему будет равно теоретическая эффективность при использовании 4 процессоров:

Рассмотрим задачу перемножения матриц. Пусть размер перемножаемой матрицы 200x200. На вычислительной системе все операции сложения и умножения выполняются одинаковое время $\tau = 2$ нсек. Латентности сети $\alpha = 500$ нсек. Пропускная способность сети $\beta = 50$ Mбайт/сек. Элементы матрицы имеют тип double и в системе занимают w = 8 байт. Если при распараллеливании использовать разделение матрицы на ленты, чему будет равна теоретическая эффективность при использовании 4 процессоров:

Рассмотрим задачу перемножения матриц. Пусть размер перемножаемой матрицы 200x200. На вычислительной системе все операции сложения и умножения выполняются одинаковое время $\tau = 2$ нсек. Латентности сети $\alpha = 500$ нсек. Пропускная способность сети $\beta = 50$ Mбайт/сек. Элементы матрицы имеют тип double и занимают w = 8 байт. Если при распараллеливании использовать алгоритм Фокса, чему будет равна теоретическая эффективность при использовании 4 процессоров:

Рассмотрим задачу перемножения матриц. Пусть размер перемножаемой матрицы 200x200. На вычислительной системе все операции сложения и умножения выполняются одинаковое время $\tau = 2$ нсек. Латентности сети $\alpha = 500$ нсек. Пропускная способность сети $\beta = 50$ Mбайт/сек. Элементы матрицы имеют тип double и занимают w = 8 байт. Если при распараллеливании использовать алгоритм Кеннона, чему будет равна теоретическая эффективность при использовании 4 процессоров:

Рассмотрим задачу перемножения матриц. Пусть размер перемножаемой матрицы 100x100. На вычислительной системе все операции сложения и умножения выполняются одинаковое время $\tau = 2$ нсек. Латентности сети $\alpha = 500$ нсек. Пропускная способность сети $\beta = 50$ Mбайт/сек. Элементы матрицы имеют тип double и занимают w = 8 байт. Если при распараллеливании использовать разделение матрицы на ленты, чему будет равно теоретическое ускорение при использовании 4 процессоров: