Баранов Андрей. Технология ALL. Умножение плотных матриц. Элементы типа double. Блочная схема, алгоритм Фокса. Вариант 2.

[Anrey-Baranov]

Описание

Была реализована универсальная (ALL) версия алгоритма Фокса для умножения плотных квадратных матриц с элементами типа double, объединяющая все технологии параллелизма (SEQ, OMP, TBB, STL) с автоматическим выбором оптимальной технологии.

• Задача: Умножение плотных матриц. Элементы типа double. Блочная схема, алгоритм Фокса
• Вариант: Плоское представление (std::vector) для хранения матриц
• Технология: ALL (SEQ + OMP + TBB + STL)
• Описание: Реализовано универсальное параллельное умножение плотных квадратных матриц C = A × B с использованием блочной схемы алгоритма Фокса. Алгоритм автоматически выбирает оптимальную технологию параллелизации (TBB, OpenMP, STL или последовательную) в зависимости от доступных возможностей компилятора, обеспечивая максимальную производительность на любой платформе.

Описание алгоритма

Универсальная реализация алгоритма Фокса выполняет блочное умножение матриц с автоматическим выбором технологии параллелизации:

1. Валидация входных данных: Проверка корректности размера матрицы и соответствия длины векторов
2. Инициализация: Выделение памяти под результирующую матрицу и определение оптимального размера блока
3. Блочное разбиение: Разделение исходных матриц A и B на блоки оптимального размера
4. Автоматический выбор технологии:
   • Приоритет выбора: TBB → OpenMP → STL потоки → SEQ
   • Использование директив препроцессора для определения доступных технологий
   • Автоматическое переключение между реализациями без изменения кода
5. Параллельное умножение в зависимости от выбранной технологии:
   • TBB: Использование tbb::parallel_for для параллельного выполнения циклов
   • OpenMP: Использование директив #pragma omp parallel for для распараллеливания
   • STL: Использование std::for_each с std::execution::par и std::thread
   • SEQ: Последовательное выполнение для обратной совместимости
6. Сборка результата: Объединение блоков в результирующую матрицу
7. Возврат результата: Результирующая матрица в плоском представлении

Особенности реализации

• Плоское представление: Матрицы хранятся в виде одномерного вектора для эффективного доступа к памяти и кэш-локальности
• Автоматический выбор технологии: Приоритет TBB > OpenMP > STL потоки > SEQ
• Адаптивный размер блока: Размер блока (64 элемента) подбирается автоматически в зависимости от размера матрицы
• Отсутствие гонок данных: Каждый элемент результирующей матрицы обновляется только одним потоком для конкретной пары блоков
• Кроссплатформенность: Поддержка Windows, Linux, macOS
• Поддержка типа double: Все вычисления выполняются с двойной точностью
• Валидация: Проверка размера > 0 и соответствия длины векторов ожидаемому размеру
• Модульность: Разделение логики для каждой технологии в отдельные функции
• Единый интерфейс: Одинаковый API для всех технологий параллелизма

Тесты

Реализация была подвергнута функциональному и производительному тестированию:

Функциональные тесты

Проверка корректности работы на матрицах размером от 1×1 до 128×128 с различными типами данных:

• Простые числа: Тестирование на линейно возрастающих значениях
• Единичные матрицы: Проверка умножения на единичную матрицу
• Случайные числа: Тестирование на случайно сгенерированных значениях с разными seed
• Экстремальные значения: Проверка работы с очень большими (1e6) и очень маленькими (1e-6) числами
• Разреженные матрицы: Тестирование на матрицах с большим количеством нулей
• Константные матрицы: Проверка на матрицах с постоянными значениями
• Блочное умножение: Проверка на матрицах размером 16, 32, 64, 128 для тестирования блочной схемы

Тесты производительности

Проверка производительности на матрице размером 512×512:

• Константные значения: Матрица A заполнена 1.5, матрица B заполнена 2.0
• Ожидаемый результат: Каждая ячейка результирующей матрицы равна 3.0 × размер матрицы
• Сравнение производительности: Проверка ускорения относительно последовательной версии при использовании каждой из технологий параллелизма

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 <фамилия>_<первая_буква_имени>_<короткое_название_задачи>
• 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
  (например, nesterov_a_vector_sum), 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 56.45646% with 145 lines in your changes missing coverage. Please review.
✅ Project coverage is 81.26%. Comparing base (f7f3d46) to head (353d316).

Files with missing lines	Patch %	Lines
...ks/barkalova_m_mult_matrix_ccs/stl/src/ops_stl.cpp	0.00%	77 Missing ⚠️
...ks/barkalova_m_mult_matrix_ccs/tbb/src/ops_tbb.cpp	0.00%	44 Missing ⚠️
...ov_a_mult_matrix_fox_algorithm/all/src/ops_all.cpp	78.02%	17 Missing and 3 partials ⚠️
...ov_a_mult_matrix_fox_algorithm/stl/src/ops_stl.cpp	96.10%	1 Missing and 2 partials ⚠️
...ov_a_mult_matrix_fox_algorithm/tbb/src/ops_tbb.cpp	97.72%	1 Missing ⚠️

❌ Your patch status has failed because the patch coverage (56.45%) is below the target coverage (95.00%). You can increase the patch coverage or adjust the target coverage.

Additional details and impacted files

@@            Coverage Diff             @@
##           master     #649      +/-   ##
==========================================
- Coverage   82.27%   81.26%   -1.01%     
==========================================
  Files         497      502       +5     
  Lines       21191    21524     +333     
  Branches     8691     8810     +119     
==========================================
+ Hits        17434    17491      +57     
- Misses       2614     2896     +282     
+ Partials     1143     1137       -6     

☔ 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.