Теория и практика параллельных вычислений

<<- Назад к вопросам

С ростом числа процессоров, наибольшее ускорение демонстрирует:

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

алгоритм Гаусса(Верный ответ)

ускорение алгоритмов совпадает

метод сопряженных градиентов

Похожие вопросы

С ростом числа процессоров, согласно теоретической оценке, наибольшее ускорение демонстрирует:

С ростом числа процессоров, наибольшее ускорение демонстрируют:

На основании результатов экспериментов, представленных в лекции, можно сказать, что наибольшее ускорение демонстрирует:

Пусть перед программистом поставлена задача перемножения матрицы на вектор. 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 в системе занимают w = 8 байт. Если при распараллеливании использовать разделение матрицы на блоки (количество блоков по строкам и по строкам равно и равно $q=\sqrt{p}$ , где p – количество процессоров), чему будет равно теоретическое ускорение при использовании 16 процессоров:

Пусть есть задача вычисления произведения всех элемента вектора $y= \prod\limits_{i=1}^N a_i$ . Пусть N = 6 и применяется каскадная схема с минимально возможной высотой дерева модели вычисления. Чему в этом случае равно ускорение при использовании неограниченного числа вычислительных элементов:

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 ускорение при использовании 4 процессоров:

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 теоретическое ускорение при использовании 2 процессоров:

Ускорение параллельных вычислений – это:

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 алгоритм Фокса, чему будет равно теоретическое ускорение 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: