Ремизов Кирилл. Технология TBB. Умножение плотных матриц алгоритмом Кэннона. Вариант 1

[BlackCorbeau]

Описание

• Задача: Умножение плотных матриц алгоритмом Кэннона (Cannon‘s algorithm) для квадратных матриц, размер которых кратен размеру блока.

• Вариант: 1

• Технология: TBB (Intel Threading Building Blocks)

• Описание реализации и отчёта:

  В данной работе реализован алгоритм Кэннона для параллельного умножения плотных матриц.
  Алгоритм:

  • Входные матрицы A и B разбиваются на квадратные блоки заданного размера block_dim.
  • Выполняется начальная циклическая перестановка блоков: для A блоки сдвигаются по строкам на i позиций влево, для B – по столбцам на j позиций вверх, где i, j – индексы строки и столбца блока.
  • Далее в течение block_count шагов на каждой итерации:
    • параллельно перемножаются соответствующие блоки (стандартное тройное вложение циклов);
    • выполняется циклический сдвиг блоков A влево на одну позицию по каждой строке и B вверх на одну позицию по каждому столбцу.
  • Результат собирается из блоков итоговой матрицы C.

  Применение TBB:

  • Для параллельного умножения блоков используется tbb::parallel_for с blocked_range2d, что позволяет равномерно распределить нагрузку между потоками.
  • Параллельные сдвиги блоков (ShiftBlocksLeft, ShiftBlocksUp) реализованы через tbb::parallel_for по независимым строкам (или столбцам).
  • Инициализация блоков и сборка результата также выполняются параллельно с помощью tbb::parallel_for по двумерной сетке.
  • Все обращения к данным защищены от гонок за счёт того, что каждый поток работает с собственными блоками или с разделяемыми данными только на чтение.

  Содержание отчёта:

  • Обоснование выбора алгоритма Кэннона (минимизация пересылок между процессами/потоками).
  • Описание последовательной и параллельной (TBB) реализаций, сравнение сложности и эффективности.
  • Результаты функционального тестирования (сравнение с эталонным умножением).
  • Анализ производительности: ускорение и эффективность при разных размерах матриц и блоков, сравнение с OpenMP-версией.
  • Графики зависимости времени выполнения от числа потоков и размера задачи.

---

Чек-лист

• Статус CI: Все CI-задачи (сборка, тесты, генерация отчёта) успешно проходят на моей ветке в моем форке
• Директория и именование задачи: Я создал директорию с именем remizov_k_dense_matrix_multiplication_cannon_algorithm
• Полное описание задачи: Я предоставил полное описание задачи в теле pull request
• clang-format: Мои изменения успешно проходят clang-format локально в моем форке (нет ошибок форматирования)
• clang-tidy: Мои изменения успешно проходят clang-tidy локально в моем форке (нет предупреждений/ошибок)
• Функциональные тесты: Все функциональные тесты успешно проходят локально на моей машине
• Тесты производительности: Все тесты производительности успешно проходят локально на моей машине
• Ветка: Я работаю в ветке, названной точно так же, как директория моей задачи (remizov_k_dense_matrix_multiplication_cannon_algorithm), а не в master
• Правдивое содержание: Я подтверждаю, что все сведения, указанные в этом pull request, являются точными и достоверными

[codecov-commenter]

Codecov Report

❌ Patch coverage is 91.02564% with 7 lines in your changes missing coverage. Please review.
✅ Project coverage is 82.30%. Comparing base (f7f3d46) to head (75b6bcd).

Files with missing lines	Patch %	Lines
...ultiplication_cannon_algorithm/tbb/src/ops_tbb.cpp	91.02%	3 Missing and 4 partials ⚠️

Additional details and impacted files

@@            Coverage Diff             @@
##           master     #667      +/-   ##
==========================================
+ Coverage   82.27%   82.30%   +0.03%     
==========================================
  Files         497      498       +1     
  Lines       21191    21269      +78     
  Branches     8691     8721      +30     
==========================================
+ Hits        17434    17505      +71     
- Misses       2614     2616       +2     
- Partials     1143     1148       +5     

☔ View full report in Codecov by Sentry.
📢 Have feedback on the report? Share it here.

🚀 New features to boost your workflow:

• ❄️ Test Analytics: Detect flaky tests, report on failures, and find test suite problems.