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Mylloon 2024-05-05 14:23:01 +02:00
commit c325664733
Signed by: Anri
GPG key ID: A82D63DFF8D1317F
18 changed files with 837 additions and 417 deletions

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@ -1,6 +1,6 @@
CC = gcc
RM = rm -rf
TAR = tar -cf
TAR = tar -czf
CP = cp -r
MKDIR = mkdir -p
@ -63,11 +63,11 @@ pdf-clean:
$(MAKE) clean
clean: pdf-clean
$(RM) $(ALL_OBJECTS) "$(EXE)$(EXE_EXT)" "$(ARCHIVE_NAME).tar"
$(RM) $(ALL_OBJECTS) "$(EXE)$(EXE_EXT)" "$(ARCHIVE_NAME).tar.gz"
archive: pdf-make
$(MKDIR) "$(ARCHIVE_NAME)"
$(CP) "$(SRC_DIR)" "$(INC_DIR)" Makefile README "$(ARCHIVE_NAME)"
$(CP) "$(wildcard $(PDF_DIR)/*.pdf)" "$(ARCHIVE_NAME)/$(PDF_NEWNAME).pdf"
$(TAR) "$(ARCHIVE_NAME).tar" "$(ARCHIVE_NAME)"
$(TAR) "$(ARCHIVE_NAME).tar.gz" "$(ARCHIVE_NAME)"
$(RM) "$(ARCHIVE_NAME)"

11
README
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@ -14,6 +14,8 @@ Paramètres disponibles :
* -m : lance le benchmark avec mandelbrot
* -t n : où `n` est le nombre de threads à utiliser, 0 signifie qu'on utilise
tous les cœurs disponibles.
* -n x : où `x` est le nombre minimum de tâches simultanées supporter
par l'ordonnanceur
* -s : n'utilises pas d'ordonnanceur
Exemple : quicksort en utilisant tous les cœurs disponibles
@ -21,8 +23,8 @@ Exemple : quicksort en utilisant tous les cœurs disponibles
./ordonnanceur.elf -qt 0
Cible du makefile
--------------
Cibles du makefile
------------------
Il est possible d'utiliser d'autres implémentations d'ordonnanceur en changeant
la cible du Makefile.
@ -33,9 +35,10 @@ la cible du Makefile.
* `make ws` : work-stealing
Infos
-----
Informations
------------
Le rapport se trouve dans le dossier courant.
Lien vers le dépôt : https://git.mylloon.fr/Paris7/work-stealing-scheduler
Anri Kennel 22302653

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@ -3,4 +3,4 @@
/* Lance le benchmark avec mandelbrot (TP10)
*
* Renvoie le temps d'exécution */
double benchmark_mandelbrot(int, int);
double benchmark_mandelbrot(int, int, int);

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@ -3,4 +3,4 @@
/* Lance le benchmark avec quicksort (fournis)
*
* Renvoie le temps d'exécution */
double benchmark_quicksort(int, int);
double benchmark_quicksort(int, int, int);

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@ -5,11 +5,13 @@ SRC = $(TEX)
PDF = $(TEX:.tex=.pdf)
TEXMK = latexmk -shell-escape -lualatex -interaction=nonstopmode
QPDF = qpdf --linearize --replace-input
all: $(PDF)
$(PDF): %.pdf: %.tex
$(TEXMK) $<
@$(QPDF) $@ 2>/dev/null |:
EXTS = aux fdb_latexmk fls log nav out snm synctex.gz toc
clean:

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@ -1,103 +1,101 @@
serial;solution1;solution2;solution3;solution4
3,699373;5,488023;0,47237;0,478026;0,433025
3,700028;5,455712;0,494962;0,43337;0,417979
3,706003;5,525636;0,454447;0,4357;0,433579
3,680465;5,782133;0,449261;0,448702;0,420426
3,755356;5,760779;0,430482;0,432999;0,421888
3,773443;5,628832;0,437057;0,451089;0,425781
3,762929;5,534626;0,451706;0,442623;0,434668
3,728524;5,547798;0,449807;0,435755;0,423926
3,765843;5,544817;0,437969;0,428514;0,416397
3,760712;5,559137;0,456097;0,459615;0,443395
;;0,435231;0,447139;0,417403
;;0,435863;0,431024;0,422645
;;0,47099;0,442824;0,438633
;;0,444217;0,426627;0,424975
;;0,441064;0,428842;0,426369
;;0,464321;0,455673;0,440124
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;;0,444501;0,431392;0,417215
;;0,466562;0,451748;0,438959
;;0,444408;0,440035;0,4254
;;0,440298;0,429963;0,418044
;;0,469805;0,445796;0,429213
;;0,435337;0,428611;0,429957
;;0,428776;0,430837;0,418727
;;0,439373;0,445644;0,428272
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;;0,448776;0,431147;0,414435
;;0,453934;0,452697;0,413957
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;;0,437682;0,439661;0,426635
;;0,458744;0,448007;0,422047
;;0,46211;0,439246;0,439724
;;0,439103;0,436682;0,420238
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;;0,435958;0,443765;0,441586
;;0,443098;0,43171;0,421882
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;;0,45311;0,427708;0,421062
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;;0,442299;0,420065;0,439952
;;0,449738;0,426692;0,495084
;;0,434351;0,437632;0,528238
;;0,42759;0,431623;0,525092
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;;0,441104;0,438151;0,464852
;;0,435596;0,422125;0,444847
;;0,451678;0,413834;0,452927
;;0,431298;0,449076;0,545694
;;0,434293;0,418434;0,472326
;;0,450405;0,425737;0,500946
;;0,429664;0,435361;0,507181
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;;0,44453;0,429692;0,46309
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;;0,431118;0,423676;0,488046
;;0,448942;0,426093;0,471528
;;0,427483;0,44348;0,462296
;;0,429674;0,420654;0,456372
;;0,446553;0,422958;0,453673
;;0,426328;0,436407;0,428236
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;;0,450518;0,426066;0,437946
;;0,437274;0,439085;0,426752
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;;0,448709;0,422231;0,451591
;;0,436712;0,437314;0,461608
;;0,430153;0,426393;0,501439
;;0,444711;0,421434;0,471776
;;0,428339;0,430742;0,469594
;;0,422936;0,430833;0,449374
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;;0,424732;0,434814;0,470192
;;0,427097;0,442446;0,452176
;;0,444068;0,456833;0,439405
;;0,426348;0,438789;0,455701
;;0,421448;0,437946;0,528443
;;0,440158;0,430192;0,50939
;;0,442971;0,42516;0,482255
;;0,483969;0,456829;0,478885
;;0,427999;0,431844;0,465756
;;0,436225;0,435414;0,497307
;;0,423702;0,444849;0,523557
;;0,436075;0,420309;0,448597
;;0,438504;0,424081;0,515072
;;0,428824;0,439707;0,50559
;;0,435219;0,418414;0,442364
;;0,443414;0,425195;0,448883
;;0,435936;0,432847;0,429692
;;0,430754;0,426698;0,421615
;;0,440062;0,420274;0,435846
;;0,429719;0,440123;0,421792
;;0,427208;0,426243;0,425134
;;0,445394;0,419549;0,424762
;;0,422881;0,421731;0,428183
;;0,41912;0,433301;0,437734
;;0,431884;0,420508;0,422997
;;0,425924;0,423692;0,450753
;;;;
=AVERAGE(A2:A101);=AVERAGE(B2:B101);=AVERAGE(C2:C101);=AVERAGE(D2:D101);=AVERAGE(E2:E101)
3,699373;69,908451;0,748724;0,724536;0,4388
3,700028;69,651509;0,758207;0,735602;0,452657
3,706003;70,409085;0,760916;0,77577;0,471077
3,680465;68,879508;0,754408;0,856882;0,463803
3,755356;68,715224;0,758946;0,735604;0,436798
3,773443;70,05263;0,742368;0,715597;0,485953
3,762929;61,071574;0,757395;0,709591;0,449706
3,728524;61,826388;0,76639;0,709813;0,432972
3,765843;60,281954;0,755399;0,724667;0,443676
3,760712;59,989333;0,760786;0,731358;0,482156
;;0,753061;0,751812;0,486163
;;0,732515;0,737792;0,463441
;;0,766985;0,727256;0,461299
;;0,755468;0,758367;0,452605
;;0,754449;0,743946;0,463087
;;0,763504;0,737184;0,508087
;;0,816164;0,718047;0,443023
;;0,818466;0,707516;0,466842
;;0,820094;0,714751;0,427232
;;0,777806;0,72513;0,454773
;;0,756754;0,736922;0,481304
;;0,756295;0,726482;0,457485
;;0,764344;0,725604;0,435368
;;0,812846;0,703642;0,454735
;;0,794532;0,701544;0,439924
;;0,802799;0,714291;0,432497
;;0,776952;0,701825;0,456261
;;0,811182;0,731952;0,435513
;;0,867716;0,725562;0,434193
;;0,786163;0,744599;0,438291
;;0,817451;0,744788;0,45231
;;0,814847;0,705125;0,456504
;;0,775259;0,715851;0,428383
;;0,873499;0,726173;0,470819
;;0,833682;0,714716;0,485135
;;0,788488;0,71715;0,464806
;;0,803513;0,72059;0,448136
;;0,765686;0,736539;0,471816
;;0,764588;0,715728;0,441337
;;0,780008;0,724693;0,427149
;;0,759503;0,711983;0,448329
;;0,769281;0,70784;0,461468
;;0,759218;0,741248;0,438958
;;0,762445;0,697456;0,447645
;;0,766437;0,710466;0,44675
;;0,762647;0,71167;0,448525
;;0,760154;0,705879;0,415549
;;0,762126;0,724284;0,448755
;;0,772651;0,70883;0,446395
;;0,770516;0,709702;0,47213
;;0,765692;0,723043;0,422993
;;0,776426;0,704135;0,41982
;;0,75852;0,701932;0,451463
;;0,757897;0,72304;0,479726
;;0,752233;0,705475;0,465615
;;0,762813;0,706186;0,470113
;;0,774626;0,742427;0,448547
;;0,76221;0,704019;0,436901
;;0,770988;0,710307;0,457316
;;0,773389;0,740255;0,41779
;;0,765078;0,707632;0,41624
;;0,75806;0,70628;0,439199
;;0,840276;0,711741;0,444
;;0,809256;0,718686;0,435362
;;0,831878;0,706377;0,424162
;;0,818649;0,747162;0,46451
;;0,82472;0,703069;0,458657
;;0,821336;0,712093;0,451079
;;0,774274;0,721804;0,444846
;;0,816145;0,713959;0,404737
;;0,833468;0,725223;0,444446
;;0,84426;0,721485;0,441903
;;0,814416;0,717384;0,439355
;;0,806517;0,728766;0,446225
;;0,774625;0,71279;0,447389
;;0,799289;0,709757;0,401106
;;0,790709;0,731097;0,431719
;;0,823297;0,722108;0,420039
;;0,814804;0,708578;0,439513
;;0,842211;0,732622;0,426168
;;0,86405;0,715635;0,440741
;;0,820204;0,711505;0,443982
;;0,815872;0,732674;0,481752
;;0,809534;0,713409;0,47172
;;0,826922;0,715205;0,43914
;;0,806153;0,716027;0,510146
;;0,87398;0,706652;0,414881
;;0,801666;0,729932;0,436974
;;0,796379;0,719451;0,418621
;;0,77153;0,709199;0,418687
;;0,761019;0,728372;0,424339
;;0,776813;0,703809;0,441159
;;0,797319;0,705532;0,450558
;;0,766324;0,731904;0,457835
;;0,809568;0,709436;0,462539
;;0,794211;0,718473;0,444126
;;0,779595;0,71933;0,416904
;;0,777302;0,707086;0,422294
;;0,786113;0,721242;0,45898
;;0,779815;0,718811;0,419718

1 serial solution1 solution2 solution3 solution4
2 3,699373 5,488023 69,908451 0,47237 0,748724 0,478026 0,724536 0,433025 0,4388
3 3,700028 5,455712 69,651509 0,494962 0,758207 0,43337 0,735602 0,417979 0,452657
4 3,706003 5,525636 70,409085 0,454447 0,760916 0,4357 0,77577 0,433579 0,471077
5 3,680465 5,782133 68,879508 0,449261 0,754408 0,448702 0,856882 0,420426 0,463803
6 3,755356 5,760779 68,715224 0,430482 0,758946 0,432999 0,735604 0,421888 0,436798
7 3,773443 5,628832 70,05263 0,437057 0,742368 0,451089 0,715597 0,425781 0,485953
8 3,762929 5,534626 61,071574 0,451706 0,757395 0,442623 0,709591 0,434668 0,449706
9 3,728524 5,547798 61,826388 0,449807 0,76639 0,435755 0,709813 0,423926 0,432972
10 3,765843 5,544817 60,281954 0,437969 0,755399 0,428514 0,724667 0,416397 0,443676
11 3,760712 5,559137 59,989333 0,456097 0,760786 0,459615 0,731358 0,443395 0,482156
12 0,435231 0,753061 0,447139 0,751812 0,417403 0,486163
13 0,435863 0,732515 0,431024 0,737792 0,422645 0,463441
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View file

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View file

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1,162825;;0,354259;0,42336;0,327433
1,125219;;0,355084;0,423364;0,303773
1,135948;;0,351672;0,394221;0,319334
1,126676;;0,355635;0,449527;0,306527
1,138703;;0,349666;0,464888;0,335988
1,119315;;0,351147;0,466629;0,312778
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1,141104;;0,341901;0,461755;0,325993
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1,132243;;0,352192;0,468238;0,307872
1,143742;;0,348525;0,457865;0,304387
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1,127202;;0,373114;0,466854;0,305431
1,101792;;0,379246;0,456734;0,322798
1,120175;;0,38736;0,466337;0,304799
1,111876;;0,384814;0,457412;0,316439
1,118578;;0,380565;0,461057;0,308321
1,12683;;0,386794;0,462855;0,315443
1,138092;;0,377734;0,459669;0,315014
1,116206;;0,38403;0,457826;0,316235
1,104377;;0,384854;0,456568;0,323074
1,117096;;0,394539;0,459206;0,305813
1,099433;;0,419737;0,473687;0,321035
1,133824;;0,425726;0,461766;0,302243
1,131027;;0,417199;0,467319;0,312465
1,138425;;0,386066;0,459411;0,321559

1 serial solution1 solution2 solution3 solution4
2 1,169317 18,853278 0,351625 0,437063 0,382723 0,277223
3 1,135357 18,647222 0,346113 0,415457 0,381181 0,30976
4 1,116063 18,716067 0,333315 0,478798 0,398743 0,29798
5 1,114389 18,852186 0,405765 0,427855 0,416678 0,296451
6 1,100082 18,915434 0,345879 0,417337 0,377607 0,27663
7 1,122489 18,859351 0,341637 0,413364 0,378226 0,289742
8 1,118625 18,880979 0,338688 0,424781 0,371909 0,276373
9 1,116783 18,896289 0,340782 0,419739 0,376049 0,298701
10 1,123764 18,966756 0,34598 0,419586 0,378886 0,280514
11 1,112053 18,961847 0,347781 0,417307 0,371564 0,282288
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13 1,117542 0,344575 0,423238 0,374463 0,283487
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17 1,117887 0,347079 0,421924 0,379888 0,279742
18 1,107592 0,351519 0,422242 0,379254 0,296745
19 1,110112 0,348146 0,421897 0,383506 0,281091
20 1,110634 0,344438 0,423664 0,375633 0,30145
21 1,122727 0,352911 0,416374 0,379337 0,28529
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37 1,122401 0,356168 0,425048 0,383581 0,318613
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58 1,134674 0,342187 0,425554 0,411532 0,313931
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62 1,135948 0,351672 0,394221 0,412084 0,319334
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68 1,118401 0,343974 0,476791 0,417919 0,306907
69 1,128814 0,348128 0,464594 0,419329 0,316588
70 1,121958 0,34178 0,464364 0,414912 0,304631
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73 1,121784 0,359716 0,461508 0,423785 0,312561
74 1,132107 0,352905 0,467514 0,391218 0,346329
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83 1,120433 0,348578 0,455885 0,412946 0,308049
84 1,135562 0,343631 0,466659 0,417832 0,316858
85 1,117834 0,350116 0,462351 0,409707 0,308032
86 1,11625 0,333757 0,459712 0,405304 0,328463
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88 1,127202 0,373114 0,466854 0,41183 0,305431
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90 1,120175 0,38736 0,466337 0,414521 0,304799
91 1,111876 0,384814 0,457412 0,411496 0,316439
92 1,118578 0,380565 0,461057 0,40549 0,308321
93 1,12683 0,386794 0,462855 0,419142 0,315443
94 1,138092 0,377734 0,459669 0,414253 0,315014
95 1,116206 0,38403 0,457826 0,42314 0,316235
96 1,104377 0,384854 0,456568 0,413144 0,323074
97 1,117096 0,394539 0,459206 0,411529 0,305813
98 1,099433 0,419737 0,473687 0,408364 0,321035
99 1,133824 0,425726 0,461766 0,409931 0,302243
100 1,131027 0,417199 0,467319 0,40179 0,312465
101 1,138425 0,386066 0,459411 0,413237 0,321559
=AVERAGE(A2:A101) =AVERAGE(B2:B101) =AVERAGE(C2:C101) =AVERAGE(D2:D101) =AVERAGE(E2:E101)

View file

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% Langages
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% Add \extra info to title
\makeatletter
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}
\makeatother
% Code integration
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\setminted[c]{autogobble,frame=lines} % code
\setminted[ada]{autogobble} % stats de vol
\usemintedstyle{emacs}
\def\titleName{Projet : Un ordonnanceur par work stealing}
% Langages
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\frenchsetup{SmallCapsFigTabCaptions=false}
\usepackage{csquotes}
\MakeOuterQuote{"}
% Aliases
\def\coeur{c\oe{}ur}
\def\mone{\textit{Machine 1}} % fixe
\def\mtwo{\textit{Machine 2}} % portable
\def\qs{\enquote{quicksort}}
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\def\bone{\textit{Benchmark \qs}}
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% Plots
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\pgfplotsset{compat=1.11}
% Images
\usepackage{graphicx}
\usepackage{caption}
\captionsetup{justification=centering}
% Metadatas
\def\titleName{Projet : Un ordonnanceur par work-stealing}
\def\docTitle{\href{https://www.irif.fr/~jch/enseignement/systeme/projet.pdf}{\titleName}}
\def\anri{Anri Kennel}
@ -44,11 +77,71 @@
\extra{\docSubject~$\cdot$ \docLocation}
\date{Année universitaire 2023-2024}
% Commands
\newcommand{\docref}[1]{\textit{\nameref{#1}}} % italic nameref
\newcommand{\statPlot}[2]{ % plot for stats
\begin{figure}[H]
\def\side{0.5\textwidth}
\def\width{\textwidth}
\def\height{0.7\textwidth}
\def\xlabel{Itérations}
\def\ylabel{Secondes}
\def\colname{#1}
% Aliases
\def\coeurs{c\oe{}urs}
\begin{minipage}{\side}
\centering
\begin{tikzpicture}
\begin{axis}[
xlabel={\xlabel},
ylabel={\ylabel},
width=\width,
height=\height
]
\addplot [smooth, color=red] table [
x expr=\coordindex,
y=\colname,
col sep=semicolon,
/pgf/number format/read comma as period] {data/machine1-quicksort.csv};
\addplot [smooth, color=blue] table [
x expr=\coordindex,
y=\colname,
col sep=semicolon,
/pgf/number format/read comma as period] {data/machine2-quicksort.csv};
\end{axis}
\end{tikzpicture}
\caption{Temps d'exécution pour \bone~\textit{#2}}
\end{minipage}\hfill
\begin{minipage}{\side}
\centering
\begin{tikzpicture}
\begin{axis}[
xlabel={\xlabel},
ylabel={\ylabel},
legend pos=outer north east,
width=\width,
height=\height
]
\addplot [smooth, color=red] table [
x expr=\coordindex,
y=\colname,
col sep=semicolon,
/pgf/number format/read comma as period] {data/machine1-mandelbrot.csv};
\addlegendentry{\mone}
\addplot [smooth, color=blue] table [
x expr=\coordindex,
y=\colname,
col sep=semicolon,
/pgf/number format/read comma as period] {data/machine2-mandelbrot.csv};
\addlegendentry{\mtwo}
\end{axis}
\end{tikzpicture}
\caption{Temps d'exécution pour \btwo~\textit{#2}}
\end{minipage}
\end{figure}
}
\begin{document}
\maketitle
@ -56,122 +149,357 @@
\tableofcontents
\clearpage
% TODO: Mandelbrot
% TODO: Computer 2
\section{Descriptions}
Description des différents algorithmes implémentés.
\subsection{Naïf}
Cette implémentation naïve correspond au mode \texttt{serial}
de \texttt{quicksort.c}. Elle lance les tâches sans threads.
\subsection{Séquentiel}\label{desc:seq}
Cette implémentation lance les tâches sur un \coeur.
\subsection[Threads sans gestion]{Threads sans gestion}
\subsection{Threads sans gestion}\label{desc:threads}
Cette implémentation correspond à simplement démarrer un nouveau thread
pour chaque nouvelle tâche.
Comme cette implémentation n'ordonnance rien et que le nombre de threads créer
est important.
\subsection{Threads avec pile}\label{desc:th_pile}
Pour cette implémentation, on garde en mémoire une pile,
et on démarre un nombre fixe de threads et à chaque ajout d'une tâche,
on l'empile. Chaque thread récupère la dernière tâche ajoutée à la pile.
Pour cette implémentation, nous gardons en mémoire une pile et nous démarrons
un nombre fixe de threads, et à chaque ajout d'une tâche, le thread l'empile.
Chaque thread récupère la dernière tâche ajoutée à la pile.
\subsubsection{Sélection aléatoire de tâche}
Même fonctionnement que dans l'algorithme de \docref{desc:th_pile}, sauf
qu'au lieu de récupérer la dernière tâche, on récupère une tâche
qu'au lieu de récupérer la dernière tâche, le thread récupère une tâche
aléatoire de la pile.
\subsection{Répartition par work-stealing}
\begin{itemize}
\item Au lieu d'avoir une pile unique, chaque thread à sa propre liste
\item Chaque tâche est ajouté sur le même thread de sa création.
\item Quand un thread n'as pas de tâches à faire, il vole une tâche à un autre
thread, en partant de la fin
\end{itemize}
\subsection{Répartition par \ws}\label{desc:ws}
Ici, chaque \coeur~a sa propre liste de tâches. Quand un thread n'a
plus de tâches, il essaie d'en voler une à un autre thread.
\section{Comportement}
Analyse du comportement des différentes implémentations.
\subsection{Threads sans gestion}
Cette implémentation n'ordonnance rien, alors le nombre de threads
créés est important.
\subsection{Listes}
Dans l'ordonnanceur LIFO, la liste est une pile. Chaque thread récupère le
premier élément de la pile, c'est-à-dire le dernier à avoir été ajouté.
Avec la répartition par \ws, la liste est une deque. Comme dans l'ordonnanceur
LIFO, chaque thread récupère le premier élément de la deque, mais quand il y a
un vol, c'est le dernier élément qui est récupéré par le thread.
\subsection{Synchronisations}
Dans mes implémentations, j'ai exclusivement utilisé des mutex ainsi que des
variables de conditions pour endormir/réveiller mes threads.
Pendant le développement, j'ai parfois utilisé \texttt{usleep} pour interrompre
à temps donné un thread au lieu des variables de conditions pour faire
attendre les threads, mais j'ai obtenu de meilleurs résultats avec les variables
de conditions. Aussi, je pense qu'avoir les variables de conditions m'assure
que mon ordonnanceur fonctionne sur n'importe quel CPU, qu'il soit lent ou rapide,
avec des performances honnêtes. En effet, choisir une valeur qui fonctionne bien
sur mon ordinateur n'assure pas qu'elle soit la meilleure pour un autre processeur.
\subsection{Nombre de threads}
Pour avoir un programme performant, il faut équilibrer le nombre de threads par
rapport aux nombres de \coeur{}s disponibles. Il faut également équilibrer la
création de nouvelles tâches par thread par rapport au véritable travail
effectué par ledit thread. Par exemple, dans le \btwo, chaque tâche crée soit
quatre nouvelles tâches, soit calcule une portion de l'image. Une plus grande
création de tâches favorise le \ws~parce qu'une pile unique atteint ses limites
quand trop de tâches sont ajoutées, car les threads n'ont pas le temps
"d'abattre le travail" assez rapidement.
\section{Statistiques}\label{sec:stats}
\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
\begin{enumerate}
\item \textbf{12 \coeurs} pour la \mone.
\item \textbf{8 \coeurs} pour la \mtwo.
\item \textbf{12 \coeur{}s} pour la \mone.
\item \textbf{8 \coeur{}s} pour la \mtwo.
\end{enumerate}
\subsection{Naïf}\label{stats:naive}
Les benchmarks utilisés pour tester les implémentations sont le \qs~fourni
et une adaptation de \mandel~fournie dans le
\href{https://www.irif.fr/~jch/enseignement/systeme/tp10.pdf}{TP 10}.
Pour lancer plusieurs fois le programme, j'ai utilisé la commande
\mintinline{fish}|for| du shell \texttt{fish}. Pour exemple, voici la commande
pour lancer l'ordonnanceur 100 fois avec \qs~et tous les threads disponibles :
\begin{figure}[H]
\centering
\mintinline{fish}|for i in (seq 100); ./ordonnanceur.elf -qt 0; end|
\end{figure}
\subsection{Séquentiel}\label{stats:seq}
\begin{description}
\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,855 secs}
\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{1,139 secs}
\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}
\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
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.
\statPlot{serial}{en séquentiel}
\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[alt={Graphique},width=\textwidth]{imgs/bottom-seq.jpg}
\caption{Exploitation des ressources sur la \mone~avec \docref{desc:seq}}
\label{fig:btm-seq}
\end{figure}
Ce programme ne bénéficie pas de toute la puissance de la machine,
visible notamment grâce à la \autoref{fig:btm-seq} où l'on voit que seulement
un \coeur~est utilisé.
\subsection{Threads sans gestion}\label{stats:th_ges}
\begin{description}
\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{10 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{35,985 secs}
\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{10 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{18,854 secs}
\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}
\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{10 fois}.
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.
\statPlot{solution1}{avec des threads}
Le temps d'exécution étant long, nous pouvons voir les threads via la commande
\texttt{top} : \mintinline{bash}|top -Hp $(pgrep ordonnanceur)|.
\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[alt={Graphique},width=\textwidth]{imgs/bottom-threads.jpg}
\caption{Exploitation des ressources sur la \mone~avec \docref{desc:threads}}
\label{fig:btm-threads}
\end{figure}
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.
La création des threads pour chaque tâche crée un énorme goulot
d'étranglement qui réduit grandement les performances. On le voit notamment
sur la \autoref{fig:btm-threads} où tous les \coeur{}s sont utilisés, mais très
peu. Créer de façon incontrôlée des threads n'est pas une manière efficace de
répartir la charge.
% Le temps d'exécution étant long, nous pouvons voir les threads avec la commande
% \texttt{top} : \mintinline{bash}|top -Hp $(pgrep ordonnanceur)|.
Pour augmenter les performances, il faut donc avoir une taille fixe de threads,
et par conséquent, il faut gérer les tâches et décider de quelle tâche va sur
quel thread.
\subsection{Threads avec pile}\label{stats:stack}
\begin{description}
\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,258 secs}
\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,356 secs}
\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}
\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
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
\statPlot{solution2}{avec LIFO}
Le lancement de nouveaux threads 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,
Également, grâce au fait que désormais nous utilisons les \coeur{}s~de notre CPU,
les performances sont aussi améliorées par rapport aux tests de
\docref{stats:naive}.
\docref{stats:seq}.
Dans la \autoref{fig:btm-lifo}, nous observons que les \coeur{}s du CPU ne sont pas
tous utilisés à 100~\%. Ceci est dû au fait que l'accès à la liste des tâches est
limité, car partagé entre les threads.
\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[alt={Graphique},width=\textwidth]{imgs/bottom-lifo.jpg}
\caption{Utilisation ressources sur la \mone~avec \docref{desc:th_pile}}
\label{fig:btm-lifo}
\end{figure}
\subsubsection{Sélection aléatoire de tâche}
\begin{description}
\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,390 secs}
\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,438 secs}
\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}
\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
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}
\statPlot{solution3}{avec LIFO aléatoire}
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.
les threads récupèrent une tâche aléatoire de la pile au lieu d'y prendre
la dernière ajoutée.
Cette façon de faire réduit les performances.
\subsection{Répartition par work-stealing}
\subsection{Répartition par \ws}
\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}
\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{0,308 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.
\statPlot{solution4}{avec du \ws}
Dans cette implémentation, nous n'utilisons plus une pile, mais un deque de tâches.
Cette façon de faire est légèrement meilleur que \docref{desc:th_pile}.
Dans la \autoref{fig:btm-ws}, nous observons que les \coeur{}s du CPU sont
proches de 100~\% d'utilisation. Comparé à \docref{stats:stack}, nous gagnons
en moyenne \approx~10~\% de l'utilisation du processeur dans son entièreté.
\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[alt={Graphique},width=\textwidth]{imgs/bottom-ws.jpg}
\caption{Exploitation des ressources sur la \mone~avec \docref{desc:ws}}
\label{fig:btm-ws}
\end{figure}
Concernant les statistiques de vols, les résultats sont obtenus en récupérant
les données par thread en prenant des précautions pour ne pas dégrader les
performances de l'ordonnanceur. Les données sont récoltées par thread et ensuite
tout est additionné quand toutes les tâches sont terminées.
\begin{description}
\item[\bone] \hspace{1em}
\begin{description}
\item[\mone] \hspace{1em}
\begin{samepage}
\begin{minted}{ada}
------- Satistiques -------
Total tâches : 368439
Total vols : 5484
Total vols réussis : 5222
Total vols échoués : 262
----------------------------
\end{minted}
\end{samepage}
\item[\mtwo] \hspace{1em}
\begin{samepage}
\begin{minted}{ada}
------- Statistiques -------
Total tâches : 368439
Total vols : 2298
Total vols réussis : 2164
Total vols échoués : 134
----------------------------
\end{minted}
\end{samepage}
\end{description}
\item[\btwo] \hspace{1em}
\begin{description}
\item[\mone] \hspace{1em}
\begin{samepage}
\begin{minted}{ada}
------- Statistiques -------
Total tâches : 873813
Total vols : 23232
Total vols réussis : 23192
Total vols échoués : 40
----------------------------
\end{minted}
\end{samepage}
\item[\mtwo] \hspace{1em}
\begin{samepage}
\begin{minted}{ada}
------- Statistiques -------
Total tâches : 873813
Total vols : 21491
Total vols réussis : 21465
Total vols échoués : 26
----------------------------
\end{minted}
\end{samepage}
\end{description}
\end{description}
Nous pouvons remarquer que moins il y a de vols échoués, meilleur est
le temps d'exécution. Également, le nombre de vols échoués est faible quand
beaucoup de tâches sont créées, car la probabilité qu'un thread ait des tâches
en attente est plus grande.
\section{Interprétation}
En se basant sur les résultats des tests de \docref{sec:stats}, on remarque
que l'algorithme de \ws~est le plus performant dans la \mone~ainsi que dans
la \mtwo. Nous voyons aussi que ce système profite d'un grand nombre de
tâches créées, car le \btwo~créant quatre tâches d'un coup provoque nettement
moins de vol comparé au \bone~qui n'en crée que deux.
\clearpage
\appendix
\section{Crédits}
J'ai utilisé un bout de code de \href{https://expreg.org/amsi/C/}{Farès Belhadj}
d'un TP de L2 pour afficher une image au format \texttt{bmp} afin vérifier que
le \btwo~fonctionnait correctement. Ce qui donne la \autoref{fig:mandelbrot}.
\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[alt={Fractale \mandel},width=0.7\textwidth]{imgs/mandelbrot.jpg}
\caption{Example de \mandel}
\label{fig:mandelbrot}
\end{figure}
Les captures d'écran d'exploitation des ressources ont été prises via le
programme \href{https://github.com/ClementTsang/bottom}{bottom}.
\end{document}

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After

Width:  |  Height:  |  Size: 38 KiB

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@ -11,13 +11,14 @@ main(int argc, char *argv[])
{
int serial = 0;
int nthreads = -1;
int qlen = -1;
int quicksort = 0;
int mandelbrot = 0;
double delay;
int opt;
while((opt = getopt(argc, argv, "qmst:")) != -1) {
while((opt = getopt(argc, argv, "qmst:n:")) != -1) {
if(opt < 0) {
goto usage;
}
@ -35,6 +36,9 @@ main(int argc, char *argv[])
case 't':
nthreads = atoi(optarg);
break;
case 'n':
qlen = atoi(optarg);
break;
default:
goto usage;
}
@ -44,9 +48,9 @@ main(int argc, char *argv[])
}
if(quicksort) {
delay = benchmark_quicksort(serial, nthreads);
delay = benchmark_quicksort(serial, nthreads, qlen);
} else if(mandelbrot) {
delay = benchmark_mandelbrot(serial, nthreads);
delay = benchmark_mandelbrot(serial, nthreads, qlen);
} else {
goto usage;
}

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@ -4,6 +4,7 @@
#include <assert.h>
#include <complex.h>
#include <errno.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
@ -121,18 +122,46 @@ draw(void *closure, struct scheduler *s)
// Sinon on recoupe le morceau
int mid_x = (start_x + end_x) / 2;
int mid_y = (start_y + end_y) / 2;
int rc;
int rc1 = sched_spawn(
draw, new_mandelbrot_args(image, start_x, start_y, mid_x, mid_y),
s);
int rc2 = sched_spawn(
draw, new_mandelbrot_args(image, mid_x, start_y, end_x, mid_y), s);
int rc3 = sched_spawn(
draw, new_mandelbrot_args(image, start_x, mid_y, mid_x, end_y), s);
int rc4 = sched_spawn(
draw, new_mandelbrot_args(image, mid_x, mid_y, end_x, end_y), s);
while((rc = sched_spawn(
draw,
new_mandelbrot_args(image, start_x, start_y, mid_x, mid_y),
s)) < 0) {
if(errno != EAGAIN) {
break;
}
}
assert(rc >= 0);
assert(rc1 >= 0 && rc2 >= 0 && rc3 >= 0 && rc4 >= 0);
while(
(rc = sched_spawn(
draw, new_mandelbrot_args(image, mid_x, start_y, end_x, mid_y),
s)) < 0) {
if(errno != EAGAIN) {
break;
}
}
assert(rc >= 0);
while(
(rc = sched_spawn(
draw, new_mandelbrot_args(image, start_x, mid_y, mid_x, end_y),
s)) < 0) {
if(errno != EAGAIN) {
break;
}
}
assert(rc >= 0);
while((rc = sched_spawn(
draw, new_mandelbrot_args(image, mid_x, mid_y, end_x, end_y),
s)) < 0) {
if(errno != EAGAIN) {
break;
}
}
assert(rc >= 0);
}
}
@ -147,15 +176,19 @@ draw_serial(unsigned int *image)
}
double
benchmark_mandelbrot(int serial, int nthreads)
benchmark_mandelbrot(int serial, int nthreads, int qlen)
{
unsigned int *image;
struct timespec begin, end;
double delay;
int rc;
int size = WIDTH * HEIGHT;
int n = WIDTH * HEIGHT;
if(!(image = malloc(size * sizeof(unsigned int)))) {
if(qlen <= 0) {
qlen = n;
}
if(!(image = malloc(n * sizeof(unsigned int)))) {
perror("Image allocation");
return 1;
}
@ -165,7 +198,7 @@ benchmark_mandelbrot(int serial, int nthreads)
if(serial) {
draw_serial(image);
} else {
rc = sched_init(nthreads, size, draw,
rc = sched_init(nthreads, qlen, draw,
new_mandelbrot_args(image, 0, 0, WIDTH, HEIGHT));
assert(rc >= 0);
}

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@ -2,6 +2,7 @@
#include "../includes/sched.h"
#include <assert.h>
#include <errno.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
@ -87,14 +88,24 @@ quicksort(void *closure, struct scheduler *s)
}
p = partition(a, lo, hi);
rc = sched_spawn(quicksort, new_args(a, lo, p), s);
while((rc = sched_spawn(quicksort, new_args(a, lo, p), s)) < 0) {
if(errno != EAGAIN) {
break;
}
}
assert(rc >= 0);
rc = sched_spawn(quicksort, new_args(a, p + 1, hi), s);
while((rc = sched_spawn(quicksort, new_args(a, p + 1, hi), s)) < 0) {
if(errno != EAGAIN) {
break;
}
}
assert(rc >= 0);
}
double
benchmark_quicksort(int serial, int nthreads)
benchmark_quicksort(int serial, int nthreads, int qlen)
{
int *a;
struct timespec begin, end;
@ -102,6 +113,10 @@ benchmark_quicksort(int serial, int nthreads)
int rc;
int n = 10 * 1024 * 1024;
if(qlen <= 0) {
qlen = (n + 127) / 128;
}
a = malloc(n * sizeof(int));
unsigned long long s = 0;
@ -115,8 +130,7 @@ benchmark_quicksort(int serial, int nthreads)
if(serial) {
quicksort_serial(a, 0, n - 1);
} else {
rc = sched_init(nthreads, (n + 127) / 128, quicksort,
new_args(a, 0, n - 1));
rc = sched_init(nthreads, qlen, quicksort, new_args(a, 0, n - 1));
assert(rc >= 0);
}

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@ -11,11 +11,26 @@ struct task_info {
taskfunc f;
};
/* Statistiques */
struct stats {
/* Total des vols échoués */
int total_failed_steal;
/* Total des vols */
int total_steal;
/* Total des tâches effecutés */
int total_tasks;
};
/* Structure de chaque thread */
struct worker {
/* Premier élément du deque (dernier ajouter) */
int bottom;
/* Statistiques récoltés */
struct stats data;
/* Mutex qui protège cette structure */
pthread_mutex_t mutex;
@ -101,8 +116,10 @@ sched_init(int nthreads, int qlen, taskfunc f, void *closure)
return -1;
}
for(int i = 0; i < nthreads; ++i) {
sched.workers[i].bottom = 0;
sched.workers[i].top = 0;
// Statistiques
sched.workers[i].data.total_failed_steal = 0;
sched.workers[i].data.total_steal = 0;
sched.workers[i].data.total_tasks = 0;
// Initialisation mutex
if(pthread_mutex_init(&sched.workers[i].mutex, NULL) != 0) {
@ -110,13 +127,15 @@ sched_init(int nthreads, int qlen, taskfunc f, void *closure)
return sched_init_cleanup(sched, -1);
}
// Allocation mémoire deque
// Initialisation deque
if(!(sched.workers[i].tasks =
malloc(sched.qlen * sizeof(struct task_info)))) {
fprintf(stderr, "Thread %d: ", i);
perror("Deque list");
return sched_init_cleanup(sched, -1);
}
sched.workers[i].bottom = 0;
sched.workers[i].top = 0;
}
// Initialise l'aléatoire
@ -164,6 +183,25 @@ sched_init(int nthreads, int qlen, taskfunc f, void *closure)
}
}
/* Statistiques */
int total_failed_steal = 0;
int total_steal = 0;
int total_tasks = 0;
for(int i = 0; i < sched.nthreads; ++i) {
total_failed_steal += sched.workers[i].data.total_failed_steal;
total_steal += sched.workers[i].data.total_steal;
total_tasks += sched.workers[i].data.total_tasks;
}
printf("------- Statistiques -------\n");
printf(" Total tâches\t : %d\n", total_tasks);
printf(" Total vols\t : %d\n", total_steal);
printf(" Total vols réussis : %d\n", total_steal - total_failed_steal);
printf(" Total vols échoués : %d\n", total_failed_steal);
printf("----------------------------\n");
return sched_init_cleanup(sched, 1);
}
@ -224,6 +262,8 @@ sched_spawn(taskfunc f, void *closure, struct scheduler *s)
return -1;
}
s->workers[th].data.total_tasks++;
s->workers[th].tasks[s->workers[th].bottom] =
(struct task_info){closure, f};
s->workers[th].bottom = next;
@ -261,6 +301,8 @@ sched_worker(void *arg)
if(!found) {
// Vol car aucune tâche trouvée
s->workers[curr_th].data.total_steal++;
pthread_mutex_lock(&s->mutex);
int nthreads = s->nthreads;
pthread_mutex_unlock(&s->mutex);
@ -285,6 +327,8 @@ sched_worker(void *arg)
// Aucune tâche à faire
if(!found) {
s->workers[curr_th].data.total_failed_steal++;
pthread_mutex_lock(&s->mutex);
s->nthsleep++;