6,258 matches
-
pentru a executa un program, la cel paralel trebuie luat în considerare și modul în care se comunică între procese. Există unii algoritmi de calcul paralel care nu au nevoie de comunicare între procese. Spre exemplu dacă ne imaginăm un algoritm paralel care face conversia unei imagini color în una alb negru. Datele din acea imagine pot fi distribuite pe mai multe taskuri independente. Acest tip de probleme sunt denumite "embarrassingly parallel" (paralelism jenant) deoarece comunicarea ]între taskuri este foarte redusă
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
care face conversia unei imagini color în una alb negru. Datele din acea imagine pot fi distribuite pe mai multe taskuri independente. Acest tip de probleme sunt denumite "embarrassingly parallel" (paralelism jenant) deoarece comunicarea ]între taskuri este foarte redusă. Cei mai mulți algoritmi paraleli sunt algoritmi complecși în care comunicația între procese are o importanță majoră. Complexitatea algoritmilor paraleli este calculată în funcție de memoria folosită și timp. Ei trebuie să mai optimizeze folosirea unei alte resurse, comunicarea între procese/procesoare. Sunt două modalități prin
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
unei imagini color în una alb negru. Datele din acea imagine pot fi distribuite pe mai multe taskuri independente. Acest tip de probleme sunt denumite "embarrassingly parallel" (paralelism jenant) deoarece comunicarea ]între taskuri este foarte redusă. Cei mai mulți algoritmi paraleli sunt algoritmi complecși în care comunicația între procese are o importanță majoră. Complexitatea algoritmilor paraleli este calculată în funcție de memoria folosită și timp. Ei trebuie să mai optimizeze folosirea unei alte resurse, comunicarea între procese/procesoare. Sunt două modalități prin care procesele/procesoarele
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
fi distribuite pe mai multe taskuri independente. Acest tip de probleme sunt denumite "embarrassingly parallel" (paralelism jenant) deoarece comunicarea ]între taskuri este foarte redusă. Cei mai mulți algoritmi paraleli sunt algoritmi complecși în care comunicația între procese are o importanță majoră. Complexitatea algoritmilor paraleli este calculată în funcție de memoria folosită și timp. Ei trebuie să mai optimizeze folosirea unei alte resurse, comunicarea între procese/procesoare. Sunt două modalități prin care procesele/procesoarele comunică: Memorie partajată sau Folosind mesaje. Modelul cu memorie partajată se referă
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
procesele/procesoarele comunică: Memorie partajată sau Folosind mesaje. Modelul cu memorie partajată se referă la programarea într-un mediu multiprocesor pentru care comunicația între procese se realizează prin intermediul unei memorii comune. Modelul cu transfer de mesaje este adecvat implementării unui algoritm paralel într-o rețea de calculatoare. Pentru ca un program să poată fi executat în paralel acesta trebuie descompus într-o serie de procese. Aceasta descompunere presupune partiționarea algoritmului și alocarea proceselor. Partiționarea reprezintă specificarea setului de taskuri care implementează algoritmul
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
unei memorii comune. Modelul cu transfer de mesaje este adecvat implementării unui algoritm paralel într-o rețea de calculatoare. Pentru ca un program să poată fi executat în paralel acesta trebuie descompus într-o serie de procese. Aceasta descompunere presupune partiționarea algoritmului și alocarea proceselor. Partiționarea reprezintă specificarea setului de taskuri care implementează algoritmul în modul cel mai eficient pe o mașină de calcul paralel. Alocarea reprezintă modul de distribuire a task-urilor procesoarelor. Performanța unui algoritm de calcul paralel depinde de granularitate
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
algoritm paralel într-o rețea de calculatoare. Pentru ca un program să poată fi executat în paralel acesta trebuie descompus într-o serie de procese. Aceasta descompunere presupune partiționarea algoritmului și alocarea proceselor. Partiționarea reprezintă specificarea setului de taskuri care implementează algoritmul în modul cel mai eficient pe o mașină de calcul paralel. Alocarea reprezintă modul de distribuire a task-urilor procesoarelor. Performanța unui algoritm de calcul paralel depinde de granularitate. Aceasta se referă la mărimea task-ului în comparație cu timpul necesar comunicației și sincronizării
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
de procese. Aceasta descompunere presupune partiționarea algoritmului și alocarea proceselor. Partiționarea reprezintă specificarea setului de taskuri care implementează algoritmul în modul cel mai eficient pe o mașină de calcul paralel. Alocarea reprezintă modul de distribuire a task-urilor procesoarelor. Performanța unui algoritm de calcul paralel depinde de granularitate. Aceasta se referă la mărimea task-ului în comparație cu timpul necesar comunicației și sincronizării datelor. Dacă timpul necesar comunicației și sincronizării este mai mare decât timpul de execuție al task-ului atunci granularitatea este mică. O soluție
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
sincronizării este mai mare decât timpul de execuție al task-ului atunci granularitatea este mică. O soluție este partiționarea programului în taskuri de dimensiuni mai mari cu o granularitate grosieră. Dezavantajul acestei metode este reducerea gradului de paralelism. Îmbunătățirea performanțelor unui algoritm de calcul paralel se face prin găsirea unui compromis între mărimea task-ului și consumul suplimentar de resurse. De obicei este găsită o corelare între numărul de taskuri, dimensiunea acestora și menținerea la minimu necesar a consumului suplimentar de resurse. Cea
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
compromis între mărimea task-ului și consumul suplimentar de resurse. De obicei este găsită o corelare între numărul de taskuri, dimensiunea acestora și menținerea la minimu necesar a consumului suplimentar de resurse. Cea mai bună granularitate este cea obținută prin adaptarea algoritmului pe platforma hardware pe care rulează. În majoritatea cazurilor overhead-ul asociat comunicațiilor și sincronizării este mare în comparație cu timpul de execuție caz în care se preferă o granularitate grosieră. Partiționarea unui algoritm se poate face în două moduri: Alocarea reprezintă distribuirea
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
Cea mai bună granularitate este cea obținută prin adaptarea algoritmului pe platforma hardware pe care rulează. În majoritatea cazurilor overhead-ul asociat comunicațiilor și sincronizării este mare în comparație cu timpul de execuție caz în care se preferă o granularitate grosieră. Partiționarea unui algoritm se poate face în două moduri: Alocarea reprezintă distribuirea de taskuri procesoarelor. Planificarea ca și în cazul partiționării poate fi statică sau dinamică. În cazul alocării statice sarcinile și ordinea de execuție sunt cunoscute înainte de execuție. Algoritmii de calcul paralel
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
grosieră. Partiționarea unui algoritm se poate face în două moduri: Alocarea reprezintă distribuirea de taskuri procesoarelor. Planificarea ca și în cazul partiționării poate fi statică sau dinamică. În cazul alocării statice sarcinile și ordinea de execuție sunt cunoscute înainte de execuție. Algoritmii de calcul paralel ce folosesc planificarea statică necesită un volum mic de comunicare între procese potrivită pentru cazurile când costurile de comunicație este mare. În cazul planificării dinamice alocarea sarcinilor este făcută la rulare. Această tehnică permite distribuirea uniformă a
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
rulare. Această tehnică permite distribuirea uniformă a încărcării procesoarelor și oferă flexibilitate în utilizarea unui număr mare de procesoare. Astfel dacă un procesor termină mai repede task-ul alocat i se poate atribui un alt task mărind în acest mod eficiența algoritmului. Dezavantaje: Conform legii lui Amdahl accelerarea unui program este dată de următoarea formulă: formula 1, unde P reprezintă porțiunea din cod care poate fi paralelizată. Dacă nici o porțiune a programului nu poate fi paralelizată atunci accelerarea este 1 (algoritm secvențial). Daca
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
mod eficiența algoritmului. Dezavantaje: Conform legii lui Amdahl accelerarea unui program este dată de următoarea formulă: formula 1, unde P reprezintă porțiunea din cod care poate fi paralelizată. Dacă nici o porțiune a programului nu poate fi paralelizată atunci accelerarea este 1 (algoritm secvențial). Daca P=1 (tot codul poate fi paralelizat), atunci accelerarea este infinită (cel puțin teoretic). Dacă luam în considerare că un algoritm paralel rulează pe mai multe procesoare obținem următoarea formulă:formula 2, unde P reprezintă partea din algoritm care
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
care poate fi paralelizată. Dacă nici o porțiune a programului nu poate fi paralelizată atunci accelerarea este 1 (algoritm secvențial). Daca P=1 (tot codul poate fi paralelizat), atunci accelerarea este infinită (cel puțin teoretic). Dacă luam în considerare că un algoritm paralel rulează pe mai multe procesoare obținem următoarea formulă:formula 2, unde P reprezintă partea din algoritm care poate fi paralelizată, N reprezintă numărul de procesoare și S partea care nu a fost paralelizată.Cu toate că un algoritm paralel are limitele sale
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
1 (algoritm secvențial). Daca P=1 (tot codul poate fi paralelizat), atunci accelerarea este infinită (cel puțin teoretic). Dacă luam în considerare că un algoritm paralel rulează pe mai multe procesoare obținem următoarea formulă:formula 2, unde P reprezintă partea din algoritm care poate fi paralelizată, N reprezintă numărul de procesoare și S partea care nu a fost paralelizată.Cu toate că un algoritm paralel are limitele sale conform celei de-a doua formule putem concluziona că aceștia sunt foarte eficienți în rezolvarea problemelor
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
în considerare că un algoritm paralel rulează pe mai multe procesoare obținem următoarea formulă:formula 2, unde P reprezintă partea din algoritm care poate fi paralelizată, N reprezintă numărul de procesoare și S partea care nu a fost paralelizată.Cu toate că un algoritm paralel are limitele sale conform celei de-a doua formule putem concluziona că aceștia sunt foarte eficienți în rezolvarea problemelor de dimensiuni mari, în care partea secvențială rămâne neschimbată.
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
-le pe celelalte)”. Un program de care rulează într-un sistem distribuit se numește un "program distribuit", iar procesul de scriere a astfel de programe se numește "programare distribuită". Cuvântul distribuit, folosit în termeni precum "sistem distribuit", "programare distribuită", și "algoritm distribuit" se referea inițial la rețelele de calculatoare în care calculatoarele individuale erau distribuite fizic în cadrul unei anumite zone geografice. Astăzi, termenii sunt folosiți într-un sens mult mai larg, referindu+se până și la procese autonome ce se execută
Calcul distribuit () [Corola-website/Science/322837_a_324166]
-
coeficienții funcției cubice. Cea de-a doua este aproximativă întrucât este numerică, exprimând cele trei rădăcini ca trei numere reale sau ca un număr real și două complexe. În acest caz, valorile numerice ale rădăcinilor pot fi obținute printr-un algoritm de tipul metodei lui Newton. Ecuațiile de gradul 3 (sau "cubice") au fost descoperite pentru prima dată de matematicianul grec Diophantus;, dar erau cunoscute chiar mai devreme de matematicieni din Babilonul antic, care cunoșteau rezolvarea unor ecuații cubice particulare; și
Funcție algebrică de gradul al treilea () [Corola-website/Science/322080_a_323409]
-
și evaluări sunt printate soluțiile finale care produc cea mai mare reducere estimată a costului. Sunt necesare mai multe iterații deoarece o singură amplasare inițială nu garantează obținerea soluției optime,de aceea analistul va propune diferite variante ale amplasării inițiale. Algoritmul pentru modelul computerizat CRAFT a fost publicat de E.S.Buffa et al. (1964) Software CRAFT nu funcționează bine dacă utilajele de amplasat au suprafețe inegale. CRAFT a fost modificat frecvent, exemple de astfel de modificări sunt CRAFT-M, CRAFT-3D sau
Amplasare industrială de utilaje () [Corola-website/Science/322114_a_323443]
-
-M, CRAFT-3D sau COFAD Software COFAD este o modificare a CRAFT și include costurile deplasărilor pentru toate variantele de sisteme de manipulare a materialelor (SMM) , astfel integrând problema selectării SMM cu problema amplasării. COFAD îmbunătățește amplasarea inițială, utilizând procedura CRAFT. Algoritmul determină apoi costul deplasărilor materialelor între fiecare pereche de utilaje, utilizând variante fezabile de SMM. Costurile deplasărilor astfel determinate sunt utilizate pentru a selecta SMM cu cost minim. Alte software sunt: ALDEP (acronim pentru: Automated layout design program) și CORELAP
Amplasare industrială de utilaje () [Corola-website/Science/322114_a_323443]
-
11 pentru a obține 15. Apoi se continuă pe a doua coloană, cu valoarea anterioară, 22, la care se adaugă 15 de pe a treia coloană. Astfel, "p"(5) este 22+15 = 37. Pentru a calcula "p"(6), se aplică același algoritm pe valorile lui "p"(5): se ia 4 de pe a patra coloană, se adaugă la valoarea 15 de pe coloana a treia și se obține 19, apoi se adună cu a doua coloană, 37, și se obține 56, which is "p
Mașină diferențială () [Corola-website/Science/322260_a_323589]
-
și f("c") au același semn, atunci punem a" = "c" și "b" = "b"; altfel, punem "a" = "a" și "b" = "c". Acest proces se repetă până când se ajunge la o valoare a funcției suficient de aproape de zero. Pentru a verifica corectitudinea algoritmului, considerăm numerele reale "a" și "b". Construim dreapta care trece prin punctele ("a", "f"("a")) și ("b", "f"("b")), ca și în contra figura alăturată. Această dreaptă este o coardă a graficului funcției "f". Ecuația acestei drepte se determină folosind formula
Metoda coardei () [Corola-website/Science/329721_a_331050]
-
convergent la soluția :formula 19. Se demonstrează că daca funcția "f" este strict monotonă (f' de semn constant si nu se anulează) și convexă sau concavă (f" de semn constant) pe intervalul cuprins între rădăcină și valoarea de estimare inițială, atunci algoritmul converge, iar convergența sa este pătratică. Intr-adevăr, din unde ξ este cuprins între "x" și "x", si din rezultă că de unde De aici și din rezultă că Termenii șirului formula 29 au același semn cu formula 30. Deci șirul formula 31 este
Metoda tangentei () [Corola-website/Science/329756_a_331085]
-
În analiza numerică,diferențele divizate reprezintă un algoritm recursiv folosit pentru a calcula coeficienții unui polinom de interpolare în formă Newton. Având în vedere "k+1" puncte de date Diferențele divizate înainte sunt definite că: Diferențele divizate înapoi sunt definite că: În continuare ne vom referi la diferențele
Diferențe divizate () [Corola-website/Science/329870_a_331199]