Paris7/work-stealing-scheduler
Archived
1
0
Fork 0
Code Issues Pull requests Projects Releases Packages Wiki Activity

add mandelbrot

Browse source
This commit is contained in:
Mylloon 2024-04-25 02:13:56 +02:00
parent 2e69f11b38
commit b82c3b3605
Signed by: Anri
GPG key ID: A82D63DFF8D1317F
1 changed files with 95 additions and 35 deletions
Show stats Download patch file Download diff file Expand all files Collapse all files

80
report/document.tex
View file

@ -62,7 +62,7 @@
\section{Descriptions}
Description des différents algorithmes implémentés.
\subsection{Naïf}
\subsection{Séquentiel}
Cette implémentation naïve correspond au mode \texttt{serial}
de \texttt{quicksort.c}. Elle lance les tâches sans threads.
@ -92,22 +92,27 @@ aléatoire de la pile.
\end{itemize}
\section{Statistiques}
Chaque implémentation a été testée avec l'optimisation de niveau 2
de \texttt{gcc}, sur 2 machines.
Le programme utilisé pour tester les implémentations est le \texttt{quicksort}
fourni.
\def\mone{\textit{Machine 1}} % fixe
\def\mtwo{\textit{Machine 2}} % portable
\def\bone{\textit{Benchmark quicksort}}
\def\btwo{\textit{Benchmark mandelbrot}}
Chaque implémentation a été testée avec l'optimisation de niveau 2
de \texttt{gcc}, sur 2 machines.
\begin{enumerate}
\item \textbf{12 \coeurs} pour la \mone.
\item \textbf{8 \coeurs} pour la \mtwo.
\end{enumerate}
\subsection{Naïf}\label{stats:naive}
Le programme utilisé pour tester les implémentations sont le quicksort fourni
et une adaptation de mandelbrot fournis dans le TP10.
\subsection{Séquentiel}\label{stats:seq}
\begin{description}
\item[\bone] \hspace{1em}
\begin{description}
\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,855 secs}
@ -115,9 +120,22 @@ fourni.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{1,139 secs}
\end{description}
\item[\btwo] \hspace{1em}
\begin{description}
\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{10 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{3,733 secs}
\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{10 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{6,020 secs}
\end{description}
\end{description}
Ce programme ne bénéficie pas de toute la puissance de la machine.
\subsection{Threads sans gestion}\label{stats:th_ges}
\begin{description}
\item[\bone] \hspace{1em}
\begin{description}
\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{10 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{35,985 secs}
@ -125,6 +143,15 @@ Ce programme ne bénéficie pas de toute la puissance de la machine.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{18,854 secs}
\end{description}
\item[\btwo] \hspace{1em}
\begin{description}
\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{10 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{66,078 secs}
\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{10 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{41,060 secs}
\end{description}
\end{description}
La création des threads pour chaque tâche créer un énorme
goulot d'étranglement qui réduit de grandement les performances.
@ -135,6 +162,8 @@ Pour augmenter les performances, il faut avoir une taille fixe de threads créer
et donc il faut gérer les tâches et décider de quelle tâche va sur quel thread.
\subsection{Threads avec pile}\label{stats:stack}
\begin{description}
\item[\bone] \hspace{1em}
\begin{description}
\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,258 secs}
@ -142,14 +171,25 @@ et donc il faut gérer les tâches et décider de quelle tâche va sur quel thre
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,356 secs}
\end{description}
\item[\btwo] \hspace{1em}
\begin{description}
\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,787 secs}
\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{1,858 secs}
\end{description}
\end{description}
Le lancement de nouveau thread étant limité, les performances
sont grandement améliorées par rapport aux tests de \docref{stats:th_ges}.
Également grâce au fait que désormais on utilise les \coeurs~de notre CPU,
les performances sont aussi améliorées par rapport aux tests de
\docref{stats:naive}.
\docref{stats:seq}.
\subsubsection{Sélection aléatoire de tâche}
\begin{description}
\item[\bone] \hspace{1em}
\begin{description}
\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,390 secs}
@ -157,6 +197,15 @@ les performances sont aussi améliorées par rapport aux tests de
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,438 secs}
\end{description}
\item[\btwo] \hspace{1em}
\begin{description}
\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,438 secs}
\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{1,887 secs}
\end{description}
\end{description}
Cette implémentation est identique à \docref{stats:stack}, à l'exception que
l'on récupère une tâche aléatoire de la pile au lieu d'y prendre la dernière
ajouté.
@ -164,11 +213,22 @@ ajouté.
Cette façon de faire réduit les performances.
\subsection{Répartition par work-stealing}
\begin{description}
\item[\bone] \hspace{1em}
\begin{description}
\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,229 secs}
\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,397 secs}
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,308 secs}
\end{description}
\item[\btwo] \hspace{1em}
\begin{description}
\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,447 secs}
\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{1,131 secs}
\end{description}
\end{description}
Dans cet implémentation, on n'utilises plus une pile mais un deque de tâches.