Умножение плотной матрицы на вектор: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
[непроверенная версия][непроверенная версия]
Строка 36: Строка 36:
 
Первая оценка выполняется на основе характеристики daps, которая оценивает число выполненных обращений (чтений и записей) в память в секунду. Данная характеристика является аналогом оценки flops применительно к работе с памятью и является в большей степени оценкой производительности взаимодействия с памятью, чем оценкой локальности. Однако она служит хорошим источником информации, в том числе для сравнения с результатами по следующей характеристике cvg.
 
Первая оценка выполняется на основе характеристики daps, которая оценивает число выполненных обращений (чтений и записей) в память в секунду. Данная характеристика является аналогом оценки flops применительно к работе с памятью и является в большей степени оценкой производительности взаимодействия с памятью, чем оценкой локальности. Однако она служит хорошим источником информации, в том числе для сравнения с результатами по следующей характеристике cvg.
  
На рисунке 12.2 значения приведены значения daps для реализаций распространенных алгоритмов, отсортированные по возрастанию (чем больше daps, тем в общем случае выше производительность). Можно увидеть, что производительность данной программы очень высока, даже немного выше, чем производительность теста Linpack. Одна из основных причин этому – очень высокая локальность обращений к векторам.
+
На рисунке 12.2 приведены значения daps для реализаций распространенных алгоритмов, отсортированные по возрастанию (чем больше daps, тем в общем случае выше производительность). Можно увидеть, что производительность данной программы очень высока, даже немного выше, чем производительность теста Linpack. Одна из основных причин этому – очень высокая локальность обращений к векторам.
  
 
[[file:mv mult daps ru.PNG|thumb|center|700px|Рисунок 12.2. Сравнение значений оценки daps]]
 
[[file:mv mult daps ru.PNG|thumb|center|700px|Рисунок 12.2. Сравнение значений оценки daps]]

Версия 16:32, 17 сентября 2014

Содержание

1 Описание свойств и структуры алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

1.2 Математическое описание

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

1.4 Макроструктура алгоритма

1.5 Описание схемы реализации последовательного алгоритма

1.6 Последовательная сложность алгоритма

1.7 Информационный граф

1.8 Описание ресурса параллелизма алгоритма

1.9 Описание входных и выходных данных

1.10 Свойства алгоритма

2 Программная реализация

2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма

2.2 Описание локальности данных и вычислений

2.2.1 Описание локальности алгоритма

2.2.2 Описание локальности реализации алгоритма

2.2.2.1 Описание структуры обращений в память и качественная оценка локальности
Рисунок 12.1. Умножение плотной матрицы на вектор. Общий профиль обращений в память

На рисунке 12.1 представлен профиль обращений в память для реализации умножения плотной матрицы на вектор. В данном алгоритме задействовано три массива. Выделенный зеленым фрагмент 1 образован обращениями к результирующему вектору; фрагмент 2 – обращениями к исходному вектору; остальные обращения (фрагмент 3) выполняются к матрице, на которую умножается исходный вектор.

Если посмотреть на исходный код, становится понятным, что каждый фрагмент устроен очень просто:

for(int i = 0; i < size; i++)
for(int j = 0; j < size; j++)
vec_out[i] += matrix[i][j] * vec_in[j];

Видно, что фрагмент 1 (обращения к массиву vec_out) состоит из последовательного перебора всех элементов вектора, только к каждому элементу происходит подряд size обращений. Во фрагменте 2 (массив vec_in) выполняется обычный последовательный перебор, который затем повторяется size раз. Фрагмент 3 также представляет собой последовательный перебор всех элементов матрицы, который выполняется только один раз.

Самой высокой локальностью обладает фрагмент 1 из-за повторяющихся подряд обращений к одним и тем же элементам. Однако фрагмент 2 также обладает высокой как пространственной, так и временной локальностью, поскольку число повторных проходов достаточно велико. Фрагмент 3, как и остальные, характеризуется высокой пространственной локальностью (из-за последовательного перебора), однако очень низкой временной локальностью – повторные обращения в нем просто отсутствуют.

2.2.2.2 Количественная оценка локальности

Первая оценка выполняется на основе характеристики daps, которая оценивает число выполненных обращений (чтений и записей) в память в секунду. Данная характеристика является аналогом оценки flops применительно к работе с памятью и является в большей степени оценкой производительности взаимодействия с памятью, чем оценкой локальности. Однако она служит хорошим источником информации, в том числе для сравнения с результатами по следующей характеристике cvg.

На рисунке 12.2 приведены значения daps для реализаций распространенных алгоритмов, отсортированные по возрастанию (чем больше daps, тем в общем случае выше производительность). Можно увидеть, что производительность данной программы очень высока, даже немного выше, чем производительность теста Linpack. Одна из основных причин этому – очень высокая локальность обращений к векторам.

Рисунок 12.2. Сравнение значений оценки daps

Вторая характеристика – cvg – предназначена для получения более машинно-независимой оценки локальности. Она определяет, насколько часто в программе необходимо подтягивать данные в кэш-память. Соответственно, чем меньше значение cvg, тем реже это нужно делать, тем лучше локальность.

На рисунке 12.3 значения приведены значения cvg для того же набора реализаций, отсортированные по убыванию (чем меньше cvg, тем в общем случае выше локальность). Можно увидеть, что, согласно данной оценке, локальность реализации умножения матрицы на вектор высока, хотя и не среди первых значений. Однако можно заметить, что полученное значение лишь совсем немного ниже оценки cvg для, например, реализации метода Гаусса или лучших вариантов перемножения матрицы.

Рисунок 12.3. Сравнение значений оценки cvg

2.3 Возможные способы и особенности реализации параллельного алгоритма

2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации

2.4.1 Описание масштабируемости алгоритма

2.4.2 Описание масштабируемости реализации алгоритма

2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

2.6 Выводы для классов архитектур

2.7 Существующие реализации алгоритма