Участник:Diana Pimenova/Алгоритм Фокса умножения матриц: различия между версиями
(Новая страница: «Автор: Д.В.Пименова = Свойства и структура алгоритмов = == Общее описа…») |
|||
Строка 60: | Строка 60: | ||
= Программная реализация алгоритма = | = Программная реализация алгоритма = | ||
+ | |||
+ | == Масштабируемость алгоритма и его реализации == | ||
+ | |||
+ | == Существующие реализации алгоритма == | ||
= Литература = | = Литература = | ||
<references /> | <references /> |
Версия 11:40, 4 ноября 2017
Автор: Д.В.Пименова
Содержание
- 1 Свойства и структура алгоритмов
- 1.1 Общее описание алгоритма
- 1.2 Математическое описание алгоритма
- 1.3 Вычислительное ядро алгоритма
- 1.4 Макроструктура алгоритма
- 1.5 Схема реализации последовательного алгоритма
- 1.6 Последовательная сложность алгоритма
- 1.7 Информационный граф
- 1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
- 1.9 Входные и выходные данные алгоритма
- 2 Программная реализация алгоритма
- 3 Литература
1 Свойства и структура алгоритмов
1.1 Общее описание алгоритма
Метод Фокса - это блочный алгоритм умножения квадратных матриц. Основная его идея заключается в том, что матрицы разбиваются на части, представляющие собой подматрицы исходных матриц (разделяются как матрицы-операнды, так и результирующая). При таком разбиении данных для определения базовых подзадач за основу берутся вычисления, выполняемые над блоками. А базовой подзадачей является процедура вычисления всех элементов одного из блоков результирующей матрицы. В отличие от стандартного ленточного алгоритма, когда мы рассматриваем матрицы в виде набора строк и столбцов, такой подход хранения позволяет добиться большей локализации данных и повысить эффективность использования кэш-памяти, что дает нам уменьшение времени работы программы.[1]
1.2 Математическое описание алгоритма
Исходные данные: квадратная матрица [math]A[/math] (состоит из блоков [math]A_{ij}[/math]), квадратная матрица [math]B[/math] (состоит из блоков [math]B_{ij}[/math]).
Вычисляемые данные: квадратная матрица [math]C[/math] (состоит из блоков [math]C_{ij}[/math]).
При этом каждый блок [math]C_{ij}[/math] определяется как произведение соответствующих блоков матриц [math]A[/math] и [math]B[/math] :
- [math] \begin{align} C_{ij} = \sum_{s = 0}^{q-1} A_{is} B_{sj}, \quad i \in [0, q-1],\quad j \in [0, q-1]. \end{align} [/math]
1.3 Вычислительное ядро алгоритма
Вычислительное ядро перемножения квадратных матриц методом Фокса можно составить из процедур вычисления всех элементов одного из блоков результирующей матрицы, т.е. из процедур множественных вычислений умножения блоков матрицы [math]A[/math] на блоки матрицы [math]B[/math]
- [math] \begin{align} \sum_{s = 0}^{q-1} A_{is} B_{sj}, \quad i \in [0, q-1],\quad j \in [0, q-1]. \end{align} [/math]
1.4 Макроструктура алгоритма
Как уже записано в описании ядра алгоритма, основную часть умножения матриц составляют множественные вычисления произведения блоков матрицы [math]A[/math] на блоки матрицы [math]B[/math]. Перемножать блоки будем стандартным методом, используя определение произведения матриц:
- [math] \begin{align} \sum_{k = 1}^{n} a_{ik} b_{kj} \end{align} [/math]
1.5 Схема реализации последовательного алгоритма
Разобьем исходные матрицы на блоки [math]A_{ij}[/math],[math]B_{ij}[/math] и [math]C_{ij}[/math] соответственно. Обнулим блоки матрицы [math]C[/math], предназначенной для хранения соответствующего результирующего произведения [math]AB[/math]. Затем запускается цикл, в ходе которого выполняется последовательное умножение блоков матриц операндов и суммирование полученных результатов.
- [math] \begin{align} С_{ij} = \sum_{s = 0}^{q-1} A_{is} B_{sj}, \quad i \in [0, q-1],\quad j \in [0, q-1]. \end{align} [/math]
После завершения цикла мы получим матрицу с блоками [math]C_{ij}[/math], соответствующую произведению [math]AB[/math].[3]
1.6 Последовательная сложность алгоритма
1.7 Информационный граф
1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
1.9 Входные и выходные данные алгоритма
2 Программная реализация алгоритма
2.1 Масштабируемость алгоритма и его реализации
2.2 Существующие реализации алгоритма
3 Литература
- ↑ Лекции по высокопроизводительным вычислительным системам СПбГПУ, 2016.
- ↑ http://it.kgsu.ru/ParalAlg/palg046.html
- ↑ Абрамян М.Э. Лекции по основам параллельного программирования, ЮФУ, 2016.