Мултипроцесорски системи/К1 2021 - Историја измена

Etfsibg: /* Rešenje */

2023-10-31T22:44:55Z

Rešenje

← Старија измена		Верзија на датум 1. новембар 2023. у 00:44
Ред 146:		Ред 146:
	Kako je nama ovde <math>\alpha = 0.05</math> i <math>p = 4</math> maksimalno ubrzanje koje možemo da postignemo je <math>S_p = \frac{4}{0.05 \cdot 4 + 1 - 0.05} \approx 3.47</math>.		Kako je nama ovde <math>\alpha = 0.05</math> i <math>p = 4</math> maksimalno ubrzanje koje možemo da postignemo je <math>S_p = \frac{4}{0.05 \cdot 4 + 1 - 0.05} \approx 3.47</math>.

	Skalabilnost u paralelnom računarstvu se odnosi na mogućnost paralelnog sistema da proporcionalno ubrza svoj rad sa dodavanjem novih procesora (resursa) u sistem. Specifično, za paralelni hardver misli se na povećanje broja jezgara, povećanje propusnog opsega i slično. U ovom slučaju, dodavanje novih procesorskih ~~jezgrada~~ bi značajno doprinelo ubrzanju ove aplikacije, jer se u najvećem delu može paralelizovati njen kod.		Skalabilnost u paralelnom računarstvu se odnosi na mogućnost paralelnog sistema da proporcionalno ubrza svoj rad sa dodavanjem novih procesora (resursa) u sistem. Specifično, za paralelni hardver misli se na povećanje broja jezgara, povećanje propusnog opsega i slično. U ovom slučaju, dodavanje novih procesorskih jezgara bi značajno doprinelo ubrzanju ove aplikacije, jer se u najvećem delu može paralelizovati njen kod. Uslov da se aplikacija zaista i ubrza je, naravno, da se taj kod koji može da se paralelizuje zaista i paralelizuje.

	[[Категорија:Рокови]]		[[Категорија:Рокови]]
	[[Категорија:Мултипроцесорски системи]]		[[Категорија:Мултипроцесорски системи]]

Etfsibg: /* Rešenje */

2023-10-31T17:15:51Z

Rešenje

← Старија измена		Верзија на датум 31. октобар 2023. у 19:15
Ред 125:		Ред 125:
	}		}
	</syntaxhighlight>		</syntaxhighlight>
	Potencijalni problem sa ovim rešenjem je što zbog relaksiranog modela memorijske konzistencije <code>alfaSet</code> možda ne bude vidljiv kao pročitan od strane ostalih niti pa se one budu duže izvršavale nego što je potrebno. Ako je ovo zaista problem, može se rešiti jednom <code>flush</code> direktivom na kraju ''while'' petlje.

	== 6. zadatak ==		== 6. zadatak ==

Etfsibg: /* Rešenje */

2023-10-31T17:03:43Z

Rešenje

← Старија измена		Верзија на датум 31. октобар 2023. у 19:03
Ред 114:		Ред 114:

	if (func(testX, dim) - delta * localAlfa * b <= oldFunc) {		if (func(testX, dim) - delta * localAlfa * b <= oldFunc) {
	#pragma omp critical alfa_set_sync		#pragma omp critical (alfa_set_sync)
	if (!alfaSet) {		if (!alfaSet) {
	alfaSet = true;		alfaSet = true;

Etfsibg: /* Rešenje */

2023-10-31T17:00:34Z

Rešenje

← Старија измена		Верзија на датум 31. октобар 2023. у 19:00
Ред 102:		Ред 102:
	double localAlfa = alfa;		double localAlfa = alfa;
	double testX = (double ) malloc(dim * sizeof(double));		double testX = (double ) malloc(dim * sizeof(double));
	alfaIter = ~~omp_get_thread_id~~();		alfaIter = omp_get_thread_num();
	step = omp_get_num_threads();		step = omp_get_num_threads();

Etfsibg: /* 4. zadatak */

2023-10-31T15:31:06Z

4. zadatak

← Старија измена		Верзија на датум 31. октобар 2023. у 17:31
Ред 51:		Ред 51:
	\|}		\|}
	== 4. zadatak ==		== 4. zadatak ==
	~~{{delimično rešeno}}~~
	=== Postavka ===		=== Postavka ===
	Objasniti programski model ''Data parallel''. Nacrtati i objasniti tipičnu arhitekturu koja podržava ovaj model.		Objasniti programski model ''Data parallel''. Nacrtati i objasniti tipičnu arhitekturu koja podržava ovaj model.

Etfsibg: /* Rešenje */

2023-10-31T15:30:40Z

Rešenje

← Старија измена		Верзија на датум 31. октобар 2023. у 17:30
Ред 55:		Ред 55:
	Objasniti programski model ''Data parallel''. Nacrtati i objasniti tipičnu arhitekturu koja podržava ovaj model.		Objasniti programski model ''Data parallel''. Nacrtati i objasniti tipičnu arhitekturu koja podržava ovaj model.
	=== Rešenje ===		=== Rešenje ===
	Data Parallel programski model se odnosi na izvršavanje iste operacije nad različitim podacima u paraleli kako bi se brže obradila cela struktura podataka.		''Data Parallel'' programski model se odnosi na izvršavanje iste operacije nad različitim podacima u paraleli kako bi se brže obradila cela struktura podataka.

	Postoje specijalni procesori (array processors) koji su, za razliku od klasičnih opštenamenskih procesora, optimizovani upravo za programski model Data Parallel u kojem je neophodna brza obrada velike količine podataka.		Postoje specijalni procesori (''array processors'') koji su, za razliku od klasičnih opštenamenskih procesora, optimizovani upravo za programski model ''Data Parallel'' u kojem je neophodna brza obrada velike količine podataka.

	Data Parallel programski model je naročito primenjiv za razna naučna istraživanja u kojima se masovno radi nad nizovima i matricama.		''Data Parallel'' programski model je naročito primenjiv za razna naučna istraživanja u kojima se masovno radi nad nizovima i matricama.

	Arhitektura ovakvih array processor-a je SIMD (Single Instruction Multiple Data) jer niti izvršavaju iste instrukcije nad različitim podacima. Postoji jedan kontrolni procesor koji je zadužen za upravljanje i raspoređivanje podataka na ostale procesore čija je jedina uloga izračunavanje na osnovu podataka koji su im dodeljeni i smešteni u njihovim lokalnim memorijama.		Arhitektura ovakvih ''array processor''-a je ''SIMD (Single Instruction Multiple Data)'' jer niti izvršavaju iste instrukcije nad različitim podacima. Postoji jedan kontrolni procesor koji je zadužen za upravljanje i raspoređivanje podataka na ostale procesore čija je jedina uloga izračunavanje na osnovu podataka koji su im dodeljeni i smešteni u njihovim lokalnim memorijama.

	== 5. zadatak ==		== 5. zadatak ==

Etfsibg: /* Rešenje */

2023-10-31T15:29:48Z

Rešenje

← Старија измена		Верзија на датум 31. октобар 2023. у 17:29
Ред 55:		Ред 55:
	Objasniti programski model ''Data parallel''. Nacrtati i objasniti tipičnu arhitekturu koja podržava ovaj model.		Objasniti programski model ''Data parallel''. Nacrtati i objasniti tipičnu arhitekturu koja podržava ovaj model.
	=== Rešenje ===		=== Rešenje ===
			Data Parallel programski model se odnosi na izvršavanje iste operacije nad različitim podacima u paraleli kako bi se brže obradila cela struktura podataka.

			Postoje specijalni procesori (array processors) koji su, za razliku od klasičnih opštenamenskih procesora, optimizovani upravo za programski model Data Parallel u kojem je neophodna brza obrada velike količine podataka.

			Data Parallel programski model je naročito primenjiv za razna naučna istraživanja u kojima se masovno radi nad nizovima i matricama.

			Arhitektura ovakvih array processor-a je SIMD (Single Instruction Multiple Data) jer niti izvršavaju iste instrukcije nad različitim podacima. Postoji jedan kontrolni procesor koji je zadužen za upravljanje i raspoređivanje podataka na ostale procesore čija je jedina uloga izračunavanje na osnovu podataka koji su im dodeljeni i smešteni u njihovim lokalnim memorijama.

	== 5. zadatak ==		== 5. zadatak ==

KockaAdmiralac: Jeste rešen

2022-11-02T12:15:35Z

Jeste rešen

← Старија измена		Верзија на датум 2. новембар 2022. у 14:15
Ред 128:		Ред 128:

	== 7. zadatak ==		== 7. zadatak ==
	~~{{delimično rešeno}}~~
	=== Postavka ===		=== Postavka ===
	Neka se posmatra jedna numerička simulacija. Aplikacija najpre učitava parametre simulacije, zatim rešava složene sisteme linearnih diferencijalnih jednačina i na kraju upisuje rezultate svoga rada. Nakon merenja performansi sekvencijalne implementacije posmatrane aplikacije pri uobičajenoj upotrebi, dobijeni su sledeći rezultati: aplikacija 5% vremena provodi obavljajući ulazno-izlazne operacije, a 95% vremena provodi u obradi podataka. Tipično vreme obrade u okviru simulacije korišćenjem jednog jezgra je 1000s.		Neka se posmatra jedna numerička simulacija. Aplikacija najpre učitava parametre simulacije, zatim rešava složene sisteme linearnih diferencijalnih jednačina i na kraju upisuje rezultate svoga rada. Nakon merenja performansi sekvencijalne implementacije posmatrane aplikacije pri uobičajenoj upotrebi, dobijeni su sledeći rezultati: aplikacija 5% vremena provodi obavljajući ulazno-izlazne operacije, a 95% vremena provodi u obradi podataka. Tipično vreme obrade u okviru simulacije korišćenjem jednog jezgra je 1000s.
Ред 135:		Ред 134:
	# Šta predstavlja osobina skalabilnosti u kontekstu paralelnog računarstva i specifično paralelnog hardvera? Da li bi dodavanje novih procesorskih jezgara u slučaju pod a) doprinelo ubrzavanju opisane paralelne aplikacije i u kojim slučajevima?		# Šta predstavlja osobina skalabilnosti u kontekstu paralelnog računarstva i specifično paralelnog hardvera? Da li bi dodavanje novih procesorskih jezgara u slučaju pod a) doprinelo ubrzavanju opisane paralelne aplikacije i u kojim slučajevima?
	</div>		</div>

	=== Rešenje ===		=== Rešenje ===
	Formula za Amdalov zakon glasi:		Formula za Amdalov zakon glasi:

KockaAdmiralac: Rešenje 5. zadatka

2022-11-02T12:14:15Z

Rešenje 5. zadatka

@@ Ред 57: / Ред 57: @@
 == 5. zadatak ==
 === Postavka ===
 Korišćenjem OpenMP tehnologije, paralelizovati deo koda u prilogu koji pronalazi parametar alfa sa zadovoljavajućom tačnošću u metodu konjugovanih gradijenata. Obratiti pažnju na efikasnost i korektnost paralelizacije. Paralelizaciju obaviti ručnim raspoređivanjem posla nitima. Smatrati da su sve promenljive ispravno deklarisane.
@@ Ред 85: / Ред 84: @@
 free(testX);
 </syntaxhighlight>
 === Rešenje ===
 == 6. zadatak ==

TopOfKeks: /* 7. zadatak */ greška

2022-11-01T19:02:51Z

7. zadatak: greška

← Старија измена		Верзија на датум 1. новембар 2022. у 21:02
Ред 106:		Ред 106:
	* <math>T_p = \alpha T_1 + (1 - \alpha) \frac{T_1}{p}</math>		* <math>T_p = \alpha T_1 + (1 - \alpha) \frac{T_1}{p}</math>
	* <math>S_p = \frac{T_1}{T_P} = \frac{1}{\alpha + \frac{1 - \alpha}{p}} = \frac{p}{\alpha p + 1 - \alpha}</math>		* <math>S_p = \frac{T_1}{T_P} = \frac{1}{\alpha + \frac{1 - \alpha}{p}} = \frac{p}{\alpha p + 1 - \alpha}</math>
	Kako je nama ovde <math>\alpha = 0.45</math> i <math>p = 8</math> maksimalno ubrzanje koje možemo da postignemo je <math>S_p = \frac{4}{0.05 \cdot 4 + 1 - 0.05} \approx 3.47</math>.		Kako je nama ovde <math>\alpha = 0.05</math> i <math>p = 4</math> maksimalno ubrzanje koje možemo da postignemo je <math>S_p = \frac{4}{0.05 \cdot 4 + 1 - 0.05} \approx 3.47</math>.

	Skalabilnost u paralelnom računarstvu se odnosi na mogućnost paralelnog sistema da proporcionalno ubrza svoj rad sa dodavanjem novih procesora (resursa) u sistem. Specifično, za paralelni hardver misli se na povećanje broja jezgara, povećanje propusnog opsega i slično. U ovom slučaju, dodavanje novih procesorskih jezgrada bi značajno doprinelo ubrzanju ove aplikacije, jer se u najvećem delu može paralelizovati njen kod.		Skalabilnost u paralelnom računarstvu se odnosi na mogućnost paralelnog sistema da proporcionalno ubrza svoj rad sa dodavanjem novih procesora (resursa) u sistem. Specifično, za paralelni hardver misli se na povećanje broja jezgara, povećanje propusnog opsega i slično. U ovom slučaju, dodavanje novih procesorskih jezgrada bi značajno doprinelo ubrzanju ove aplikacije, jer se u najvećem delu može paralelizovati njen kod.