Савва Дария. Технология MPI. Решение систем линейных уравнений методом сопряженных градиентов. Вариант 6#327
Open
DariyaSavva wants to merge 40 commits intolearning-process:masterfrom
Conversation
Updated report with new variant number and improved mathematical notation. Adjusted performance results and conclusions based on experimental data.
…a/ppc-2025-processes-informatics into savva_d_zeidel_method
This file contains hidden or bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
Sign up for free
to join this conversation on GitHub.
Already have an account?
Sign in to comment
Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.This suggestion is invalid because no changes were made to the code.Suggestions cannot be applied while the pull request is closed.Suggestions cannot be applied while viewing a subset of changes.Only one suggestion per line can be applied in a batch.Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.Applying suggestions on deleted lines is not supported.You must change the existing code in this line in order to create a valid suggestion.Outdated suggestions cannot be applied.This suggestion has been applied or marked resolved.Suggestions cannot be applied from pending reviews.Suggestions cannot be applied on multi-line comments.Suggestions cannot be applied while the pull request is queued to merge.Suggestion cannot be applied right now. Please check back later.
Описание
В работе реализовано решение системы линейных алгебраических уравнений с использованием метода сопряжённых градиентов (Conjugate Gradient) в двух вариантах: последовательном (SEQ) и параллельном (MPI).
Последовательная версия основана на классическом алгоритме CG и включает стандартные этапы: инициализацию начального приближения, вычисление невязки, направлений поиска, коэффициентов α и β, а также итерационное уточнение решения до достижения заданной точности или максимального числа итераций.
Параллельная реализация выполнена с использованием технологии MPI и основана на декомпозиции матрицы по строкам. Матрица системы распределяется между процессами, каждый из которых вычисляет свою часть произведения A⋅p. Результаты локальных вычислений объединяются на каждом процессе с помощью коллективной операции MPI_Allgatherv, после чего все процессы синхронно выполняют обновление векторов и скалярных коэффициентов алгоритма.
Основной выигрыш в производительности достигается за счёт параллелизации наиболее трудоёмкой операции — умножения матрицы на вектор. Векторные операции и скалярные вычисления выполняются локально на каждом процессе, что снижает коммуникационные издержки.
Чек-лист
<фамилия>_<первая_буква_имени>_<короткое_название_задачи>clang-formatлокально в моем форке (нет ошибок форматирования)clang-tidyлокально в моем форке (нет предупреждений/ошибок)nesterov_a_vector_sum), а не вmaster