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    Serie 1 MPI

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    Usui Takumi
    El documento describe un método para calcular el producto de matrices utilizando computación paralela. Se dividen las matrices A y B en bloques cuadrados más pequeños, con cada bloque asignado a un proceso. Luego, cada proceso multiplica sus bloques correspondientes y envía el resultado al Proceso 0. El Proceso 0 combina todos los resultados para obtener la matriz final C. También describe un método para calcular el producto de una matriz por un vector de forma paralela, dividiendo la matriz en filas, cada una asignada a un proceso.

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    Serie 1 MPI

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    El documento describe un método para calcular el producto de matrices utilizando computación paralela. Se dividen las matrices A y B en bloques cuadrados más pequeños, con cada bloque asignado a un proceso. Luego, cada proceso multiplica sus bloques correspondientes y envía el resultado al Proceso 0. El Proceso 0 combina todos los resultados para obtener la matriz final C. También describe un método para calcular el producto de una matriz por un vector de forma paralela, dividiendo la matriz en filas, cada una asignada a un proceso.

    Descripción original:

    Computo de Alto Desempeño

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    El documento describe un método para calcular el producto de matrices utilizando computación paralela. Se dividen las matrices A y B en bloques cuadrados más pequeños, con cada bloque asignado a un proceso. Luego, cada proceso multiplica sus bloques correspondientes y envía el resultado al Proceso 0. El Proceso 0 combina todos los resultados para obtener la matriz final C. También describe un método para calcular el producto de una matriz por un vector de forma paralela, dividiendo la matriz en filas, cada una asignada a un proceso.

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    ALUMNO: FABIÁN FABIÁN OSCAR DANIEL Materia: computo de alto desempeño

    Profesor: m.i. elba Karen saenz garcia GRUPO: 1 Serie 1

    Análisis de Solución

    Idea principal: (Para hacer el cálculo lo más simple posible, todas las matrices experimentales son matrices
    cuadradas)

    1. Para las matrices A y B, primero divídalas en pequeños bloques de matriz del mismo formato de bloque
    p de acuerdo con el número de subprocesos p, donde cada bloque de matriz solo necesita ser una matriz
    cuadrada, que puede ser específicamente de primer orden y de segundo orden O enésimo orden. Aquí
    utilicé el número de subprocesos p para el cálculo específico, es decir, todos los procesos excepto el
    proceso 0. Después de la división, cada proceso contiene un par de matrices de bloques
    correspondientes a las posiciones de la matriz A y la matriz B.
    2. Asigne las posiciones iniciales a las matrices A y B. No es fácil describirlo en lenguaje aquí. La
    siguiente matriz de bloques se usa como ejemplo.
    Estas matrices se dividen en 4 bloques cuadrados de la siguiente manera:

    Las operaciones se efectúan de esta manera:


    Después de que se inicializan las posiciones A y B, las posiciones correspondientes se multiplican por una
    matriz de bloques, y la matriz recombinada es C0.

    Después de eso, [todas las filas de la matriz A se desplazan hacia la izquierda una vez de acuerdo con las reglas
    anteriores, y todas las columnas de B se desplazan hacia arriba una vez, y luego se multiplican y se agregan
    correspondientemente para obtener la matriz C1, y repite los pasos p-1 veces para obtener C1, C2, , Cn.

    Cada subproceso envía la matriz de bloques de la matriz C obtenida por sí misma al proceso 0, y la matriz final
    C se obtiene.

    Resolver el problema del producto de una matriz por un vector

    En esta formulación paralela del algoritmo, descomponemos la matriz A en filas, una por cada proceso.

    Por lo tanto, cada proceso tendrá una fila de la matriz y el vector por el que se va a multiplicar.

     El proceso 0 genera la matriz A y el vector x.


     La matriz A es distribuida (MPI_Scatter), y el vector difundido (MPI_Bcast).
     Cada proceso opera con los datos que tiene.
     Se reconstruye el vector solución en el proceso 0 mediante MPI_Gather.
    Ten en cuenta que el número de filas de la matriz (que va a coincidir con su número de columnas, al asumirse
    que la matriz es cuadrada) debe ser igual al número de procesos disponibles.

    Cada proceso obtendrá como resultado un número, que al juntarlos (MPI_Gather) en el proceso 0 forman el
    vector solución.

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