Pull to refresh

Comments 17

> Теперь я запускал сервер на 1,2,3,4,5 компьютерах, количество тредов равно количеству ядер, то есть два треда.
> Вот результаты: 0m10.268s, 0m5.122s, 0m2.487s, 0m1.265, 0m0.766s.
> Опять получаем ожидаемый результат, с каждым новым компьютером вычисления ускорятются в 2 раза.
Это ни разу не ожидаемый результат.
2 ядра: 10 сек
4 ядра: 5 сек
6 ядер: 2.5 сек
8 ядер: 1.3 сек
10 ядра: 0.7 сек

У вас ускорение сверх линейного — такого быть не может. Постройте график и увидите.
Спасибо за замечание, компьютеров было не 1, 2, 3, 4, 5, а 1, 2, 4, 8, 16. Имелась в виду степень двойки.
UFO just landed and posted this here
Почему ж глупый? Очень правильный пример.
UFO just landed and posted this here
Вообще говоря, для распараллеливания вычислений в кластере принято использовать решения вроде MPI, а не городить подобные велосипеды.
UFO just landed and posted this here
Главное не путать исследовательские цели с незнанием готовых инструментов и синдромом NIH.
Для интеграла и что-то на основе голого MPI будет велосипедостроением, есть же вещи типа MapReduce-MPI
Можно было хотябы использовать OpenMP вместо велосипеда с вычислениями на pthread-ах
поддерживаю, его стек tcp/ip намного быстрее. И вообще, зачем каждый раз выдумывать заново? все уже украдено придумано до нас
А гуру erlang есть в этом чате?
Я только начинаю его изучать и думаю, что эта задача на нём решается гораздо быстрее (и надежнее результат) за счет встроенной поддержки распределенных вычислений (nodes) и возможности использования модулей на Си (NIF). Что думаете?
В принципе, эрланг хорошо подходит для задачи управления распределенными числодробилками. Да, получилось бы гораздо надежнее, но вот кто его знает: стоило ли ради интеграла городить бы огород с nif-ами.
На Erlang это заняло бы 10 строк кода.

Быстрее — врятли.
Под «быстрее» я имел в виду «более быстрая разработка решения».
В общем, на досуге постараюсь решить эту задачу на эрланге.)
Sign up to leave a comment.

Articles