Обсуждение участника:Protsenko: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Chalker (обсуждение | вклад) м |
Protsenko (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 4: | Строка 4: | ||
* 1.8 — Непонятна схема распараллеливания для такой оценки сложности. У вас C*K процессов? [[Участник:Chalker|Chalker]] ([[Обсуждение участника:Chalker|обсуждение]]) 22:43, 17 декабря 2016 (MSK) | * 1.8 — Непонятна схема распараллеливания для такой оценки сложности. У вас C*K процессов? [[Участник:Chalker|Chalker]] ([[Обсуждение участника:Chalker|обсуждение]]) 22:43, 17 декабря 2016 (MSK) | ||
| + | |||
| + | В самом лучшем случае, для вычисления суммы n чисел нам потребуется выполнить l <math>log _{2} n<\math> сложений. (Каскадная схема). Это описан самый быстрый из существующих способ. | ||
| + | |||
| + | В MPI используем K процессов (так как количество процессов ограничено, то на один процесс может выделяться больше одного вектора) и каждый процесс по отдельности обрабатывает свои вектора с использование OpenMP. | ||
| + | |||
* 1.8 — Даже эту формулу можно записать проще по тривиальным свойствам логарифма. [[Участник:Chalker|Chalker]] ([[Обсуждение участника:Chalker|обсуждение]]) 22:43, 17 декабря 2016 (MSK) | * 1.8 — Даже эту формулу можно записать проще по тривиальным свойствам логарифма. [[Участник:Chalker|Chalker]] ([[Обсуждение участника:Chalker|обсуждение]]) 22:43, 17 декабря 2016 (MSK) | ||
| + | |||
| + | Данная формула была приведена в таком виде что бы показать соотношение влияния количества кластеров и количества векторов на сложность алгоритма. Можем упростить ее, если так лучше. | ||
| + | |||
* 1.8 — Схема распараллеливания должна быть описана более детально. [[Участник:Chalker|Chalker]] ([[Обсуждение участника:Chalker|обсуждение]]) 22:43, 17 декабря 2016 (MSK) | * 1.8 — Схема распараллеливания должна быть описана более детально. [[Участник:Chalker|Chalker]] ([[Обсуждение участника:Chalker|обсуждение]]) 22:43, 17 декабря 2016 (MSK) | ||
| + | |||
| + | Описали схему подробнее. | ||
| + | |||
| + | |||
* Сложность не зависит от N? В оценке сложности не учтена размерность входных векторов. [[Участник:Chalker|Chalker]] ([[Обсуждение участника:Chalker|обсуждение]]) 20:14, 17 декабря 2016 (MSK) | * Сложность не зависит от N? В оценке сложности не учтена размерность входных векторов. [[Участник:Chalker|Chalker]] ([[Обсуждение участника:Chalker|обсуждение]]) 20:14, 17 декабря 2016 (MSK) | ||
| + | |||
| + | Исправлено. | ||
| + | |||
* 1.6 — в терминах каких операций измеряется сложность? [[Участник:Chalker|Chalker]] ([[Обсуждение участника:Chalker|обсуждение]]) 20:14, 17 декабря 2016 (MSK) | * 1.6 — в терминах каких операций измеряется сложность? [[Участник:Chalker|Chalker]] ([[Обсуждение участника:Chalker|обсуждение]]) 20:14, 17 декабря 2016 (MSK) | ||
| + | |||
| + | Подсчитаны операции умножения и деления. | ||
| + | В разделе "вычисление центров кластеров" будет C*K умножений для вычисления числителя. (Деление числителя на знаменатель будет выполняться С раз, что на порядок меньше). | ||
| + | Для раздела "вычисление решающей функции" посчитано количество умножений C*K раз. (Деления в этом разделе нет) | ||
| + | Для обновления матрицы посчитано количество операций деления С*C*K (Порядок у деления m[i,k]=1/m[i,k] ниже) | ||
| + | |||
* 2.4 — я не совсем понимаю, на какой именно конфигурации выполнялся анализ масштабируемости. Там написано, что используется OpenMP (для систем с общей памятью), суперкомпьютер Ломоносов, а количество процессоров доходит до 120. Я не вижу таких узлов в Ломоносове в его описании [http://parallel.ru/cluster/lomonosov.html]. Можете пояснить? [[Участник:Chalker|Chalker]] ([[Обсуждение участника:Chalker|обсуждение]]) 18:31, 5 декабря 2016 (MSK) | * 2.4 — я не совсем понимаю, на какой именно конфигурации выполнялся анализ масштабируемости. Там написано, что используется OpenMP (для систем с общей памятью), суперкомпьютер Ломоносов, а количество процессоров доходит до 120. Я не вижу таких узлов в Ломоносове в его описании [http://parallel.ru/cluster/lomonosov.html]. Можете пояснить? [[Участник:Chalker|Chalker]] ([[Обсуждение участника:Chalker|обсуждение]]) 18:31, 5 декабря 2016 (MSK) | ||
| Строка 14: | Строка 35: | ||
** Текст до сих пор не исправлен, в приведённой реализации тоже используется OpenMP, а не MPI. Если используется она — то это запускается на одном узле. Данные точно верны? [[Участник:Chalker|Chalker]] ([[Обсуждение участника:Chalker|обсуждение]]) 20:14, 17 декабря 2016 (MSK) | ** Текст до сих пор не исправлен, в приведённой реализации тоже используется OpenMP, а не MPI. Если используется она — то это запускается на одном узле. Данные точно верны? [[Участник:Chalker|Chalker]] ([[Обсуждение участника:Chalker|обсуждение]]) 20:14, 17 декабря 2016 (MSK) | ||
| + | Исправили текст. | ||
| + | В MPI используем K процессов (так как количество процессов ограничено, то на один процесс может выделяться больше одного вектора) и каждый процесс по отдельности обрабатывает свои вектора с использование OpenMP. | ||
| + | В зависимости от номера процесса определяется какие вектора он будет обрабатывать. Каждый процесс обрабатывает свои вектора, а потом собирается общий результат. | ||
---- | ---- | ||
Версия 02:53, 20 декабря 2016
1 Статья Участник:ADovganich/Нечеткий алгоритм С средних
1.1 Замечания по тексту
- 1.8 — Непонятна схема распараллеливания для такой оценки сложности. У вас C*K процессов? Chalker (обсуждение) 22:43, 17 декабря 2016 (MSK)
В самом лучшем случае, для вычисления суммы n чисел нам потребуется выполнить l <math>log _{2} n<\math> сложений. (Каскадная схема). Это описан самый быстрый из существующих способ.
В MPI используем K процессов (так как количество процессов ограничено, то на один процесс может выделяться больше одного вектора) и каждый процесс по отдельности обрабатывает свои вектора с использование OpenMP.
- 1.8 — Даже эту формулу можно записать проще по тривиальным свойствам логарифма. Chalker (обсуждение) 22:43, 17 декабря 2016 (MSK)
Данная формула была приведена в таком виде что бы показать соотношение влияния количества кластеров и количества векторов на сложность алгоритма. Можем упростить ее, если так лучше.
- 1.8 — Схема распараллеливания должна быть описана более детально. Chalker (обсуждение) 22:43, 17 декабря 2016 (MSK)
Описали схему подробнее.
- Сложность не зависит от N? В оценке сложности не учтена размерность входных векторов. Chalker (обсуждение) 20:14, 17 декабря 2016 (MSK)
Исправлено.
- 1.6 — в терминах каких операций измеряется сложность? Chalker (обсуждение) 20:14, 17 декабря 2016 (MSK)
Подсчитаны операции умножения и деления. В разделе "вычисление центров кластеров" будет C*K умножений для вычисления числителя. (Деление числителя на знаменатель будет выполняться С раз, что на порядок меньше). Для раздела "вычисление решающей функции" посчитано количество умножений C*K раз. (Деления в этом разделе нет) Для обновления матрицы посчитано количество операций деления С*C*K (Порядок у деления m[i,k]=1/m[i,k] ниже)
- 2.4 — я не совсем понимаю, на какой именно конфигурации выполнялся анализ масштабируемости. Там написано, что используется OpenMP (для систем с общей памятью), суперкомпьютер Ломоносов, а количество процессоров доходит до 120. Я не вижу таких узлов в Ломоносове в его описании [1]. Можете пояснить? Chalker (обсуждение) 18:31, 5 декабря 2016 (MSK)
Запускали в тестовой очереди. В тексте допустили неточность, для передачи данных данных использовали MPI. Запустили еще раз, номер node1-130-[01-16]. 120- количество потоков.
- Текст до сих пор не исправлен, в приведённой реализации тоже используется OpenMP, а не MPI. Если используется она — то это запускается на одном узле. Данные точно верны? Chalker (обсуждение) 20:14, 17 декабря 2016 (MSK)
Исправили текст. В MPI используем K процессов (так как количество процессов ограничено, то на один процесс может выделяться больше одного вектора) и каждый процесс по отдельности обрабатывает свои вектора с использование OpenMP. В зависимости от номера процесса определяется какие вектора он будет обрабатывать. Каждый процесс обрабатывает свои вектора, а потом собирается общий результат.
- В разделе 1.5 кроме текста программы нужны словесные пояснения. Александр Сергеевич Антонов (обсуждение) 16:38, 27 октября 2016 (MSK)
- Граф, представленный в разделе 1.7, не является информационным графом (ациклический граф, вершины - операции, дуги - информационные зависимости). Александр Сергеевич Антонов (обсуждение) 16:38, 27 октября 2016 (MSK)
- Приведённый граф по-прежнему является графом управления, а не информационным графом: содержит цикл, ветвление и т.д. Александр Сергеевич Антонов (обсуждение) 11:31, 1 ноября 2016 (MSK)
- В разделе 1.9 требуется привести оценки объёма входных и выходных данных. Александр Сергеевич Антонов (обсуждение) 16:38, 27 октября 2016 (MSK)
- Подписи к рисунку в разделе 2.4 крайне мелкие, почти неразличимые. Александр Сергеевич Антонов (обсуждение) 15:19, 16 ноября 2016 (MSK)
- В разделе 2.4 не приведены все параметры запуска теста - какой компилятор, с какими опциями использовался, какие версии библиотек, на каких узлах проводился запуск и т.д. Александр Сергеевич Антонов (обсуждение) 15:19, 16 ноября 2016 (MSK)
- В разделе 2.4 не приведена использованная в экспериментах реализация алгоритма. Александр Сергеевич Антонов (обсуждение) 15:19, 16 ноября 2016 (MSK)
- Рисунки в статье не пронумерованы. Александр Сергеевич Антонов (обсуждение) 14:04, 21 ноября 2016 (MSK)
- Из графиков в разделе 2.4 следует сделать выводы о масштабируемости реализации. Александр Сергеевич Антонов (обсуждение) 14:04, 21 ноября 2016 (MSK)
Исправлено
Граф исправлен еще раз
