Показатели ускорения и эффективности параллельного алгоритма Прима имеют вид (без учета затрат на передачу данных):
Один из возможных способов агрегации вычислений для увеличения эффективности параллельного алгоритма Флойда состоит:
Какие алгоритмы обладают наилучшими теоретическими показателями ускорения и эффективности (в случае, когда не учитываются затраты на передачу данных между процессорами):
Какие алгоритмы обладают наилучшими теоретическими показателями ускорения и эффективности (в случае, когда не учитываются затраты на передачу данных между процессорами):
Можно ли утверждать, что представленные в лекции алгоритмы обладают идеальными теоретическими показателями ускорения и эффективности (в случае, когда не учитываются затраты на передачу данных между процессорами):
Число итераций параллельного алгоритма Флойда равно:
При горизонтальном разбиении матрицы исходных данных на каждой итерации алгоритма Флойда потребуется передавать между подзадачами:
При выполнении параллельного алгоритма, основанного на разделении данных на горизонтальные полосы, сбор данных полученных результатов выполняется при помощи:
Какая схема разделения данных используется при реализации параллельного алгоритма Гаусса?
При выполнении параллельного алгоритма, основанного на ленточной схеме разделения данных, основной коммуникационной операцией является:
