Участник:Kisel dv/DNS алгоритм умножения матриц

Автор: Д.В.Кисель

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Алгоритм DNS(Dekel, Nassimi, Sahni - назван по фамилиям создателей) является одним из блочных алгоритмов решения задачи $C = AB$  перемножения двух матриц. Для данного алгоритма мы не используем какие-либо свойства матриц $A$  и $B$ . DNS основан на разделении промежуточных данных, его преимуществом является временная сложность $O(log(n))$  при вычислительной сложности $O(\frac{n^3}{log(n)})$ . Достигается это за счет 3d-секционирования(англ. partitioning), в отличие от альтернатив, использующих 2d-секционирование(например, алгоритм Кэннона). Тем самым, алгоритм DNS представим в виде куба, где матрицы $A$ , $B$  и матрица $C$  ортогональны друг другу. Далее данное описание будет рассмотрено подробнее.

1.2 Математическое описание алгоритма

Исходные данные: матрицы $A$  и $B$  с элементами $a_{ij}$  и $b_{ij}$ , соответственно.

Вычисляемые данные: матрица $C$  с блоками $C_{ij}$ 

Используемые формулы:

$\sum_{k=0}^{m-1} A_{ik} B_{kj} \quad i \in [0, m-1], \quad j \in [0, m-1]$ , где $m \times m$  - количество блоков матрицы.

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

Вычислительное ядро перемножения матриц методом DNS состоит из вычислений всех элементов блоков матрицы-результата: процедур вычислений умножения блоков матрицы $A$  на блоки матрицы $B$ 

$\sum_{k=0}^{m-1} A_{ik} B_{kj} \quad i \in [0, m-1], \quad i \in [0, m-1]$ 

1.4 Макроструктура алгоритма

В алгоритме используется:

$\cdot$  произведение блоков матриц $A$  и $B$ 

$\sum_{k=1}^{n} a_{ik} b_{kj}$ 

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

Обнулим матрицу $C$ , предназначенную для записи полученного результата произведения $C = AB$ . Рассмотрим блоки матриц: $A_{ij}, B_{ij}, C_{ij}$ . В цикле выполним последовательное умножение блоков матриц операндов и суммирование результатов.

$C_{ij} = \sum_{k=0}^{m-1} A_{ik} B_{kj} \quad i \in [0, m-1], \quad j \in [0, m-1]$ 

В результате получаем матрицу $C$ , равную произведению матриц $A$  и $B$ .

1.6 Последовательная сложность алгоритма

Рассматриваем матрицы размером $n \times n$ , разбитые на $m \times m$  блоков размера $\frac{n}{m}$ .

Для умножение данных матриц в последовательном варианте требуется по $n^3$  умножений и сложений.

При классификации по последовательной сложности, таким образом, алгоритм умножения матриц относится к алгоритмам с кубической сложностью.

1.8 Ресурс параллелизма алгоритма

$\cdot$  Рассмотрим $m^3$  процессов, доступных для умножения двух матриц размером $n \times n$ , разбитых на $m \times m$  блоков. Представим их в виде трехмерного массива $m \times m \times m$ .

$\cdot$  Процессы именованы согласно их расположению в массиве, соответственно, вычисление произведения $A_{ik}B_{kj}$  присвоено процессу с координатами $[i, j, k] (0 \leq i,j,k \lt m)$ .

$\cdot$  После того, как каждый процесс завершил умножение, результаты процессов $[i, j, 0], [i, j, 1], ..., [i, j, m-1]$  суммируются в $C_{ij}$ . Суммирование всех $C_{ij}$  может выполняться одновременно за $log(m)$  шагов.

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

Входные данные: матрица $A$ (элементы $a_{ij}$), матрица $B$ (элементы $b_{ij}$)).

Объём входных данных: $mn+nl$

Выходные данные: матрица $C$ (элементы $c_{ij}$).

Объём выходных данных: $ml$

2 Программная реализация алгоритма

2.7 Существующие реализации алгоритма

DNS алгоритм не очень распространен в Интернете, сравнительно просто отыскать лишь текстовое описание данного способа умножения матриц. Чуть более трудной, однако выполнимой задачей будет нахождение его реализации, например, на github.