Выделение информационных зависимостей

В общем виде схема информационного взаимодействия подзадач в ходе выполняемых вычислений при ленточной схеме разделения данных показана на рис. 1.8.

Масштабирование и распределение подзадач по вычислительным элементам

В процессе умножения плотной матрицы, разбитой на строки или столбцы, на вектор количество вычислительных операций для получения скалярного произведения одинаково для всех базовых подзадач. Поэтому в случае, когда число вычислительных элементов p меньше числа базовых подзадач m (p<m), возможно объединение базовых подзадач, для того чтобы каждый вычислительный элемент выполнял несколько таких задач, соответствующих непрерывной последовательности строк матрицы pMatrix. В этом случае по окончании вычислений каждая базовая подзадача определяет набор элементов результирующего вектора pResult.

Реализация параллельного алгоритма

При выполнении этого упражнения Вам будет предложено разработать параллельный алгоритм умножения матрицы на вектор. При работе с этим упражнением вы:

- познакомитесь с основами OpenMP;

- получите первый опыт разработки параллельных программ для вычислительных систем с общей памятью.

В файле ParallelMV.cpp будет расположена главная функция (main) будущего параллельного

приложения, которая содержит объявления необходимых переменных. Также в файле ParallelMV.cpp должны быть расположены функции, перенесенные сюда из проекта, содержащего последовательный алгоритм умножения матрицы на вектор: DummyDataInitialization, RandomDataInitialization, SerialResultCalculation, PrintMatrix и PrintVector.

Эти функции можно будет использовать и в параллельной программе.

Скомпилируйте и запустите приложение стандартными средствами Visual Studio. Убедитесь в том, что в командную консоль выводится приветствие: "Parallel matrix-vector multiplication

program".