Mercurial > hg > Papers > 2018 > parusu-master
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| author | Tatsuki IHA <innparusu@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp> |
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| date | Wed, 28 Feb 2018 23:45:14 +0900 |
| parents | 010151620371 |
| children | e3add21ad663 |
| files | paper/evaluation.tex paper/master_paper.pdf |
| diffstat | 2 files changed, 2 insertions(+), 6 deletions(-) [+] |
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--- a/paper/evaluation.tex Wed Feb 28 23:39:32 2018 +0900 +++ b/paper/evaluation.tex Wed Feb 28 23:45:14 2018 +0900 @@ -160,8 +160,6 @@ 実行環境は \tabref{powerEdge}、 $2^{27}$ のデータに対して行い、Gears OS 側は配列を 64個のTaskに分割し、OpenMP は for 文を static スケジュールで並列実行した。 static スケジュールはループの回数をプロセッサーの数で分割し、並列実行を行う openMP のスケジュール方法である。 -\newpage - \begin{figure}[htbp] \begin{center} \includegraphics[scale=0.6]{./fig/vsopenmp.pdf} @@ -170,7 +168,7 @@ \label{fig:vsopenmp} \end{figure} -OpenMP は 1CPUと 32CPU で約10.8 倍の速度向上がみられた。 +実行結果として OpenMP は 1CPUと 32CPU で約10.8 倍の速度向上がみられた。 一方 Gears OS では約 27.1 倍の速度向上のため、台数効果が高くなっている。 しかし、Gears OS は 1CPU での実行時間がOpenMP に比べて大幅に遅くなっている。 @@ -197,8 +195,6 @@ Go 言語での OpenMP と同様に Twice を実装しGears OS と比較を行う。 こちらも実行環境は \tabref{powerEdge}、 $2^{27}$ のデータに対して行い、Gears OS、Go 言語両方とも配列を64個のTask、 goroutineに分割して並列実行を行った。 -\newpage - \begin{figure}[htbp] \begin{center} \includegraphics[scale=0.6]{./fig/vsgo.pdf} @@ -207,5 +203,5 @@ \label{fig:vsgo} \end{figure} -Go 言語は 1CPUと32CPU で約4.33 倍の速度向上が見られた。 +実行結果として Go 言語は 1CPUと32CPU で約4.33 倍の速度向上が見られた。 こちらも OpenMP と同じく、台数効果自体は Gears OS が高いが、1CPU での実行時間はGo 言語が大幅に速くなっている。