Здраствуйте, уважаемые участники форума!
Посоветуйте пожалуйста какую-нибудь литературу (или другие источники данных), в которых можно найти информацию об исследованиях производительности и времени выполнения алгоритмов на различных параллельных архитектурах (в том числе просто в многозадачных ОС): грид и т. п., различие времени выполнения одного алгоритма в последовательном виде и в параллельном.
По идее, время выполнения на параллельной арх. не может ускориться, более чем в N раз (N — кол-во процессоров), но тут возможны варианты!

Заранее большое спасибо!

Здравствуйте, potatoes19, Вы писали:

P>Здраствуйте, уважаемые участники форума!
P>Посоветуйте пожалуйста какую-нибудь литературу (или другие источники данных), в которых можно найти информацию об исследованиях производительности и времени выполнения алгоритмов на различных параллельных архитектурах (в том числе просто в многозадачных ОС): грид и т. п., различие времени выполнения одного алгоритма в последовательном виде и в параллельном.
P>По идее, время выполнения на параллельной арх. не может ускориться, более чем в N раз (N — кол-во процессоров), но тут возможны варианты!

Все намного хуже. Слышал про закон Амдала?
Если есть 1000 процессоров, и надо провести 90% работы можно распараллелить, то ускорение произойдет не более чем в 10 раз.
(это не зависит от архитектуры и т.п.). Другими словами, основной фактор — это задача и алгоритм её решение. Остальное — детали реализации.

Здравствуйте, Smal, Вы писали:

S>Если есть 1000 процессоров, и 90% работы можно распараллелить, то ускорение произойдет не более чем в 10 раз.
Сбилась мысль.

Здравствуйте, potatoes19, Вы писали:

P>По идее, время выполнения на параллельной арх. не может ускориться, более чем в N раз (N — кол-во процессоров), но тут возможны варианты!

Из опыта: на кластерах не раз наблюдали ускорение в более N раз — когда порция данных, приходящаяся на одну машину, начинает влезать в кэш.

Здравствуйте, D. Mon, Вы писали:

DM>Из опыта: на кластерах не раз наблюдали ускорение в более N раз — когда порция данных, приходящаяся на одну машину, начинает влезать в кэш.

Если бы программы для "некластеров" писали не залетевшие по случаю криворукие дятлы, то и на однопроцессной тачке ничто не мешало бы обрабатывать данные пачками, которые влезают в кэш...

Здравствуйте, D. Mon, Вы писали:

DM>Здравствуйте, potatoes19, Вы писали:

P>>По идее, время выполнения на параллельной арх. не может ускориться, более чем в N раз (N — кол-во процессоров), но тут возможны варианты!

DM>Из опыта: на кластерах не раз наблюдали ускорение в более N раз — когда порция данных, приходящаяся на одну машину, начинает влезать в кэш.

Вот меня как раз очень интересуют подобные вещи. Например, влияние разнообразных факторов, присущих кластерам, ГРИД, просто квазипараллельным ОС
(например там время переключения потоков, задержки в сети и т. п.)

Здравствуйте, Smal, Вы писали:

S>Здравствуйте, potatoes19, Вы писали:

P>>Здраствуйте, уважаемые участники форума!
P>>Посоветуйте пожалуйста какую-нибудь литературу (или другие источники данных), в которых можно найти информацию об исследованиях производительности и времени выполнения алгоритмов на различных параллельных архитектурах (в том числе просто в многозадачных ОС): грид и т. п., различие времени выполнения одного алгоритма в последовательном виде и в параллельном.
P>>По идее, время выполнения на параллельной арх. не может ускориться, более чем в N раз (N — кол-во процессоров), но тут возможны варианты!

S>Все намного хуже. Слышал про закон Амдала?
S>Если есть 1000 процессоров, и надо провести 90% работы можно распараллелить, то ускорение произойдет не более чем в 10 раз.
S>(это не зависит от архитектуры и т.п.). Другими словами, основной фактор — это задача и алгоритм её решение. Остальное — детали реализации.

Спасибо, слышал! но это очень уж обобщенно. Хотелось бы конкретные примеры каких-нибудь измерений или примеры для конкр. архитектур.