При реализации параллельного алгоритма для метода сопряженных градиентов вычисления над векторами дублируются на всех процессорах для того, чтобы:

За основу организации параллельных вычислений при реализации метода сопряженных градиентов выбирается:

За основу организации параллельных вычислений при реализации метода сопряженных градиентов выбирается параллельное выполнение операции умножения матрицы на вектор, потому что:

Какая схема разделения данных используется при реализации параллельного алгоритма Гаусса?

Основными отличиями параллельного алгоритма Шелла от метода чет-нечетной перестановки являются:

При реализации параллельного алгоритма Гаусса рекомендуется использовать ленточную циклическую схему разделения данных, потому что

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 нсек. Латентности сети нсек. Пропускная способность сети 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:

Какое расположение вектора правых частей и вектора неизвестных используется при реализации параллельного алгоритма Гаусса:

Для эффективного выполнения параллельного алгоритма умножения матриц, основанного на ленточной схеме разделения данных, необходимо, чтобы процессоры вычислительной системы были организованы в топологию:

Для эффективного выполнения параллельного алгоритма умножения матрицы на вектор, основанного на блочном разделении матрицы, необходимо, чтобы процессоры вычислительной системы были объединены в топологию:

Для эффективного выполнения параллельного алгоритма умножения матрицы на вектор, основанного на разделении матрицы на горизонтальные полосы, необходимо, чтобы процессоры вычислительной системы были объединены в топологию: