Экстраполяция

Экстраполяция это такой способ сделать часть работы, получить результаты, а оставшиеся результаты предсказать на основе того, что было получено. Метод конечно не сверхточный. При определённых условиях может показывать совершенно иные результаты. Но кто сейчас может предсказывать со стопроцентной вероятностью.

Результаты экстраполяции

Для того, чтобы оценить размер задач, для которых мы получим ускорение, используя данный способ параллелизации, была проведена экстраполяция по полученным точкам. Для экстраполяции были взяты строчки таблицы с периодом обмена 400. Для расчётов использовался пакет прикладных математических программ scilab, а в качестве метода — метод наименьших квадратов. На рис. 1 можно увидеть график экстраполяции, построенный по дополнительным точкам.

Рис. 1. Экстраполяция расчётов при использовании облака.

Из этого графика видно, что только на матрицах большой размерности (более 7500х7500) может быть получено хоть какое-то ускорение, по отношению к вычислениям на одном компьютере. Это объясняется тем, что время синхронизации слишком велико и существенно больше времени вычислений, поэтому выигрыш будет получен только тогда, когда время вычислений хоть как-то сравняется со временем синхронизации.

Итоги

Заметно, что результаты вроде есть, но так себе. Прирост производительности будет при больших размерностях. Этот результат не точен, потому что слишком далёк от реальных вычислений. Однако, это повод проверить ещё раз. То есть это ни опровержение, ни доказательство применимости данной схемы. Нужно копать дальше. Нужно улучшать код и делать просчёты для больших размерностей. Возможно при ещё большем увеличении размера матриц время вычислений просядет из-за пробуксовки кэша например и тогда вычисления кусками станет более эффективным. В общем, что тут говорить. Делать надо!