parallel-programming

Implementar a multiplicação de matrizes com PThreads e OpenMP.

Descrição da atividade

Trabalho de Arquitetura de Computadores

1. Implementar a multiplicação de matrizes multithreads com número de threads indexado.

2. Fazer a versão OpenMP da multiplicação paralela de matrizes.

3. Implementar a multiplicação de matrizes em GPU.

• Comparar o tempo de execução com a versão sequencial, paralela e OpenMP.
• Avaliar diferentes tamanhos de matrizes e quantidade de núcleos de forma a mostrar os cenários vantajosos e não vantajosos.
• Gráficos de comparação (Curvas).

Estrutura do repositório

parallel-programming
├── Codigos             # Códigos em C de programação sequencial, paralela e utlizando OpenMP. Contém os CSV dos resultados.
└── resultados.ipynb    # Resultados obtidos

• Para comparação é possível visualizar o resultado feito em um computador com menos threads, apenas clicando aqui

• Para ver os resultados utilizando CUDA e como rodar clique aqui

Configurar e executar

Executar o OpenMP

Na pasta onde está localizado o OpenMP:

gcc -fopenmp openmp.c -o openmp && ./openmp

Ativar o ambiente virtual

python3 -m venv .venv # Criar o ambiente
source .venv/bin/activate # ativar o ambiente
pip install --upgrade pip # Garantir que o pip está atualizado
pip install ipykernel pandas numpy scipy matplotlib # Instala as bibliotecas necessárias para o projeto

Recomendações

• Use Linux.
• Consulte as documentações do OpenMP e da sub-rotina sysconf