Опубликован: 28.07.2007 | Доступ: свободный | Студентов: 2024 / 503 | Оценка: 4.53 / 4.26 | Длительность: 25:10:00
ISBN: 978-5-9556-0096-3
Специальности: Программист
Лекция 2:

Моделирование и анализ параллельных вычислений

2.5.3. Модифицированная каскадная схема

Получение асимптотически ненулевой эффективности может быть обеспечено, например, при использовании модифицированной каскадной схемы (см. [22]). Для упрощения построения оценок можно предположить n=2k, k=2s. Тогда в новом варианте каскадной схемы все вычисления производятся в два последовательно выполняемых этапа суммирования (см. рис. 2.4):

  • на первом этапе вычислений все суммируемые значения подразделяются на (n/log2n ) групп, в каждой из которых содержится log2n элементов; далее для каждой группы вычисляется сумма значений при помощи последовательного алгоритма суммирования; вычисления в каждой группе могут выполняться независимо друг от друга (т.е. параллельно – для этого необходимо наличие не менее (n/log2n ) процессоров);
  • на втором этапе для полученных (n/log2n) сумм отдельных групп применяется обычная каскадная схема.
Модифицированная каскадная схема суммирования

Рис. 2.4. Модифицированная каскадная схема суммирования

Тогда для выполнения первого этапа требуется log2n параллельных операций при использовании p1=(n/log2n) процессоров. Для выполнения второго этапа необходимо

log2(n/log2n)<=log2n

параллельных операций для p2=(n/log2n)/2 процессоров. Как результат, данный способ суммирования характеризуется следующими показателями:

Tp=2log2n, p=(n/log2n).

С учетом полученных оценок показатели ускорения и эффективности модифицированной каскадной схемы определяются соотношениями:

Sp=T1/Tp=(n–1)/2log2n,
Ep=T1/pTp=(n–1)/(2(n/log2n)log2n)=(n–1)/2n.

Сравнивая данные оценки с показателями обычной каскадной схемы, можно отметить, что ускорение для предложенного параллельного алгоритма уменьшилось в 2 раза, однако для эффективности нового метода суммирования можно получить асимптотически ненулевую оценку снизу

E_p = (n–1) / 2n \ge 0,25, \; \lim E_p \rightarrow 0,5 \; \text{при } n \rightarrow \infty .

Можно отметить также, что данные значения показателей достигаются при количестве процессоров, определенном в теореме 5. Кроме того, необходимо подчеркнуть, что, в отличие от обычной каскадной схемы, модифицированный каскадный алгоритм является стоимостно-оптимальным, поскольку стоимость вычислений в этом случае

Cp=pTp=(n/log2n)(2log2n)

является пропорциональной времени выполнения последовательного алгоритма.

2.5.4. Вычисление всех частных сумм

Вернемся к исходной задаче вычисления всех частных сумм последовательности значений и проведем анализ возможных способов последовательной и параллельной организации вычислений. Вычисление всех частных сумм на скалярном компьютере может быть получено при помощи обычного последовательного алгоритма суммирования при том же количестве операций (!)

T1=n.

При параллельном исполнении применение каскадной схемы в явном виде не приводит к желаемым результатам; достижение эффективного распараллеливания требует привлечения новых подходов (может быть, даже не имеющих аналогов при последовательном программировании) для разработки новых параллельно-ориентированных алгоритмов решения задач. Так, для рассматриваемой задачи нахождения всех частных сумм алгоритм, обеспечивающий получение результатов за log2n параллельных операций (как и в случае вычисления общей суммы), может состоять в следующем (см. рис. 2.5, а также [22]):

  • перед началом вычислений создается копия S вектора суммируемых значений ( S=x );
  • далее на каждой итерации суммирования i, 1<=i<=log2n, формируется вспомогательный вектор Q путем сдвига вправо вектора S на 2i-1 позиций (освобождающиеся при сдвиге позиции слева устанавливаются в нулевые значения); итерация алгоритма завершается параллельной операцией суммирования векторов S и Q.
Схема параллельного алгоритма вычисления всех частных сумм

Рис. 2.5. Схема параллельного алгоритма вычисления всех частных сумм

(величины Si-j означают суммы значений от i до j элементов числовой последовательности)

Всего параллельный алгоритм выполняется за log2n параллельных операций сложения. На каждой итерации алгоритма параллельно выполняются n скалярных операций сложения и, таким образом, общее количество скалярных операций определяется величиной

Kпар=nlog2n

(параллельный алгоритм содержит большее (!) количество операций по сравнению с последовательным способом суммирования). Необходимое количество процессоров определяется количеством суммируемых значений ( p=n ).

С учетом полученных соотношений показатели ускорения и эффективности параллельного алгоритма вычисления всех частных сумм оцениваются следующим образом:

Sp=T1/Tp=n/log2n,
Ep=T1/pTp=n/(plog2n)=n/(nlog2n)=1/log2n.

Как следует из построенных оценок, эффективность алгоритма также уменьшается при увеличении числа суммируемых значений, и при необходимости повышения величины этого показателя может оказаться полезной модификация алгоритма, как и в случае с обычной каскадной схемой.