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diff --git a/buch/papers/multiplikation/einlteung.tex b/buch/papers/multiplikation/einlteung.tex index 9f1cb04..fab23ef 100755 --- a/buch/papers/multiplikation/einlteung.tex +++ b/buch/papers/multiplikation/einlteung.tex @@ -47,6 +47,6 @@ der einzelnen Terme geschrieben werden. \begin{figure} \center \includegraphics[]{papers/multiplikation/images/mm_visualisation} - \caption{Matrizen Multiplikation} + \caption{Grafische illustration der Matrizenmultiplikation} \label{multiplikation:fig:mm_viz} \end{figure} diff --git a/buch/papers/multiplikation/images/meas_c.pdf b/buch/papers/multiplikation/images/meas_c.pdf Binary files differindex faf347e..6e0e2cc 100644 --- a/buch/papers/multiplikation/images/meas_c.pdf +++ b/buch/papers/multiplikation/images/meas_c.pdf diff --git a/buch/papers/multiplikation/images/meas_c.tex b/buch/papers/multiplikation/images/meas_c.tex index fe2bd2f..a2a0505 100644 --- a/buch/papers/multiplikation/images/meas_c.tex +++ b/buch/papers/multiplikation/images/meas_c.tex @@ -47,7 +47,7 @@ xmin=30, xmax=10000, ymin=1e-5, ymax=2e4, grid=both, major grid style={black!50}, -xlabel = data Input ($n$), +xlabel = data input ($n$), ylabel = {time ($s$)}, legend pos=north west, very thick, @@ -56,7 +56,7 @@ width=12cm, height=8cm, log basis x={10} ] \addlegendentry{Winograd} -\addplot[ color=purple, +\addplot[ color=blue, error bars/.cd, y dir=both, y explicit, ] coordinates { %(2,1e-07) @@ -127,7 +127,7 @@ width=12cm, height=8cm, (8192,9376.173434) }; \addlegendentry{BLAS} -\addplot[ color=blue, +\addplot[ color=purple, ] coordinates { %(2,1e-07) %(4,0.0) diff --git a/buch/papers/multiplikation/images/meas_python.pdf b/buch/papers/multiplikation/images/meas_python.pdf Binary files differindex ab3b14b..9d7730d 100644 --- a/buch/papers/multiplikation/images/meas_python.pdf +++ b/buch/papers/multiplikation/images/meas_python.pdf diff --git a/buch/papers/multiplikation/images/meas_python.tex b/buch/papers/multiplikation/images/meas_python.tex index d942f46..a30d342 100644 --- a/buch/papers/multiplikation/images/meas_python.tex +++ b/buch/papers/multiplikation/images/meas_python.tex @@ -56,7 +56,7 @@ width=12cm, height=8cm, log basis x={10} ] \addlegendentry{Winograd} -\addplot[ color=purple, +\addplot[ color=blue, ] coordinates { % (2, 2.7895e-05 ) % (4, 0.000104904) diff --git a/buch/papers/multiplikation/loesungsmethoden.tex b/buch/papers/multiplikation/loesungsmethoden.tex index 0760719..ac7cb85 100755 --- a/buch/papers/multiplikation/loesungsmethoden.tex +++ b/buch/papers/multiplikation/loesungsmethoden.tex @@ -11,10 +11,9 @@ In diesem Abschnitt werden mehrere Algorithmen zur Berechnung der Matrizenmultip \subsection{Standard Algorithmus} -Die Standardmethode kann im Algorithmus \ref{multiplikation:alg:smm} entnommen werden. +Die Standardmethode kann im Algorithmus \ref{multiplikation:alg:smm} gsehen werden. Hierf\"ur wurde die Gleichung \eqref{multiplikation:eq:MM} direkt implementiert. Die \texttt{for i} Schleife iteriert \"uber alle Zeilen der $\mathbf{A}$ Matrix, die \texttt{for j} Schleife iteriert \"uber alle Spalten der $\mathbf{B}$ Matrix und die \texttt{for k} Schleife iteriert \"uber alle Eintr\"age dieser Zeilen bzw. Spalten. - \begin{algorithm}\footnotesize\caption{Matrizenmultiplikation} \label{multiplikation:alg:smm} \setlength{\lineskip}{7pt} @@ -38,7 +37,6 @@ Die \texttt{for i} Schleife iteriert \"uber alle Zeilen der $\mathbf{A}$ Matrix, \EndFunction \end{algorithmic} \end{algorithm} - Die Laufzeit dieser Struktur mit drei \texttt{For} Schleifen ist $\mathcal{O} (n^3)$ \subsubsection{Divide and Conquer Methode} @@ -131,7 +129,7 @@ Die sieben grundlegenden Terme \text{\textbf{V}} &= \left(\mathbf{A}_{12} - \mathbf{A}_{22}\right ) \cdot \left(\mathbf{B}_{21} + \mathbf{B}_{22}\right ) \end{split} \end{equation} -aus $\mathbf{A}$ und $\mathbf{B}$, werden f\"ur die Berechnung der Bl\"ocke +aus $\mathbf{A}$ und $\mathbf{B}$ werden f\"ur die Berechnung der Bl\"ocke \begin{equation} \label{multiplikation:eq:strassen2} \begin{split} \mathbf{C}_{11} &= \text{\textbf{P}} + \text{\textbf{S}} - \text{\textbf{T}} + \text{\textbf{V}} \\ @@ -233,29 +231,30 @@ Das Skalarprodukt ist nun geben mit \end{cases} \end{equation} Das Skalarprodukt kann also mit $ \lfloor \frac{n+1}{2} \rfloor$ weiteren Multiplikationen berechnet werden. -Angenommen man hat $N$ Vektoren mit welchen man $T$ Skalarprodukte berechnen m\"ochte. +Angenommen man hat $N$ Vektoren, mit welchen man $T$ Skalarprodukte berechnen m\"ochte. Daf\"ur werden $N\lfloor n/2 \rfloor + T\lfloor (n+1)/2 \rfloor $ Multiplikationen ben\"otigt. Die Summen f\"ur $\xi$ und $\eta$ m\"ussen nur einmal berechnet werden. -Für die Gleichung \eqref{multiplikation:eq:skalar} benötigt man $Tn$ Multiplikationen. -Im Vergleich mit der neuen Methode -\begin{equation} - \begin{split}\label{multiplikation:eq:eff} - N\lfloor n/2 \rfloor + T\lfloor (n+1)/2 \rfloor \leq Tn \\ - \approx \frac{Nn}{2} + \frac{Tn}{2} \leq Tn \\ - \frac{Nn}{2} \leq \frac{Tn}{2} \\ - N \leq T +Für die ursprüngliche Gleichung \eqref{multiplikation:eq:skalar} für das Skalarprodukt benötigt man $Tn$ Multiplikationen. +Im Vergleich mit der Methode von Winograd, +%\begin{equation}\label{multiplikation:eq:eff} + \begin{align}\label{multiplikation:eq:eff} + \begin{split} + N\lfloor n/2 \rfloor + T\lfloor (n+1)/2 \rfloor &\leq Tn \\ + \approx \frac{Nn}{2} + \frac{Tn}{2} &\leq Tn \\ + \frac{Nn}{2} &\leq \frac{Tn}{2} \\ + N &\leq T, \end{split} -\end{equation} -spart man etwas, falls $N\leq T$. +\end{align} +%\end{equation} +werden für die berechnung des Skalarproduktes weniger Multiplikationen benötigt, falls $N\leq T$. Eine Matrizenmultiplikation mit $\mathbf{A}$ einer $m \times n$ und $\mathbf{B}$ einer $n \times p$ Matrix, entspricht $N=m+p$ Vektoren mit welchen man $T=mp$ Skalarprodukte berechnet. Dies f\"uhrt zu \begin{equation} (m+p) \left \lfloor \frac{n}{2} \right \rfloor + mp \left \lfloor \frac{n+1}{2} \right \rfloor = \frac{mn}{2} + \frac{pn}{2} + \frac{mpn}{2} + \frac{mp}{2} \end{equation} Multiplikationen. -Wenn $m,p,n$ gross werden, dominiert der Term $\frac{mpn}{2}$ und es werden $\frac{mpn}{2}$ Multiplikationen ben\"otigt. -Was im Vergleich zu den $mpn$ Multiplikation der Standardmethode nur die H\"alfte ist. -Mit dem gleichen Ansatz wie in der Gleichung \ref{multiplikation:eq:eff} aber mit quadratischen Matrizen, muss +Wenn $m,p,n$ gross werden, dominiert der Term $\frac{mpn}{2}$ und es werden $\frac{mpn}{2}$ Multiplikationen ben\"otigt, was im Vergleich zu den $mpn$ Multiplikation der Standardmethode nur die H\"alfte ist. +Mit dem gleichen Ansatz wie in der Gleichung \eqref{multiplikation:eq:eff} aber mit quadratischen Matrizen, muss \begin{equation} \begin{split} N=2n, \quad T = n^2 \\ @@ -265,7 +264,7 @@ N=2n, \quad T = n^2 \\ \end{equation} sein, damit man etwas einspart. Die Implementation kann Algorithmus \ref{multiplikation:alg:winograd} entnommen werden. -Falls $m=n=p$ werden $\frac{n^3}{2}$ Multiplikationen benötigt. +Falls $m=n=p$, werden $\frac{n^3}{2}$ Multiplikationen benötigt. Im Abschnitt \ref{muliplikation:sec:bigo} wurde bereits erläutert: falls $n \rightarrow \infty$ können Konstanten vernachlässigt werden und somit entsteht für diesen Algorithmus wieder die Ursprüngliche Laufzeit von $\mathcal{O}(n^3 )$. \begin{algorithm}\footnotesize\caption{Winograds Matrizenmultiplikation} @@ -390,9 +389,14 @@ Der Code kann im zum Buch gehörigem \textit{GitHub} \footnote{\url{https://gith Anzumerken ist, dass die Matrizenmultiplikation von \texttt{NumPy} als einzige Implementation Multiprocessing und Multithreading verwendet, dies f\"uhrt zu den tiefen Messzeiten. In Abbildung \ref{multiplikation:fig:python} und Abbildung \ref{multiplikation:fig:c_meas_4096} sind de Messresultate grafisch dargestellt. Die selben Messresultate sind tabellarisch in Tabelle \ref{multiplikation:tab:messung_Python} und Tabelle \ref{multiplikation:tab:messung_C} ersichtlich. -In der Messung mit der Programmiersprache \texttt{C}, kann ein typischer Cache-Effekt beobachtet wer- +Die gezeigten Algorithmen haben alle eine Laufzeit der Form $\mathcal{O}(n^k) $. +Bei einer logarithmischen Darstellung unterscheiden sich diese in Geraden mit unterschiedlichen Steigungen. +Bei den grafisch gezeigten Messresultate, können diese Steigungen gut erkannt werden, wobei die tiefere Laufzeit des Strassen Algorithmus eindrücklich zu sehen ist. +Der beötigte Overhead der Algorithmen zeigt sich in unterschiedlichen $y$-Achsenschnittpunkte. + +In der Messung mit der Programmiersprache \texttt{C} kann ein typischer Cache-Effekt beobachtet wer- den. -Bei den Algorithmen von Winograd und der Standardmethode hat bei einer Matrizengrösse von $n = 2048$ wohl eine Zeile der Matrize nicht an einer Cache Speicherstelle platzt. +Bei den Algorithmen von Winograd und der Standardmethode hat bei einer Matrizengrösse von $n = 2048$ wohl eine Zeile der Matrix nicht an einer Cache Speicherstelle Platz. Diese beiden Algorithmen sind die Einzigen, welche \texttt{for}-Schleifen über die ganze Breite der Matrizen verwenden. Dies führt dazu, dass ganze Zeilen zwischengespeichert werden müssen. Bei den anderen Algorithmen ist dies nicht der Fall. @@ -433,7 +437,7 @@ Die Hardwareinformationen des verwendeten Computers sind in der Tabelle \ref{mul \begin{tabular}{l l l l l l} \hline \hline - \textbf{n} & \textbf{MM (\textit{s})} & \textbf{MM DC (\textit{s})} & \textbf{Strassen (\textit{s})} & \textbf{Winograd (\textit{s})} & \textbf{\texttt{NumPy}(\textit{s})} \\ + \textbf{n} & \textbf{MM (\textit{s})} & \textbf{MM DC (\textit{s})} & \textbf{Strassen (\textit{s})} & \textbf{Winograd (\textit{s})} & \textbf{NumPy(\textit{s})} \\ \hline \multicolumn{6}{c}{} \\ \textbf{32} & 0.0240 &0.0271 & 0.04852& 0.01871 & 0.0000426 \\ @@ -490,10 +494,12 @@ Die Hardwareinformationen des verwendeten Computers sind in der Tabelle \ref{mul \section{Fazit} \rhead{Fazit} -Wie man im Abschnitt \ref{multiplikation:section:Implementation} sehen kann, sind die gezeigten Algorithmen trotz den theoretisch geringeren Zeitkomplexitäten, den Implementationen der numerischen Bibliotheken klar unterlegen. +Wie man im Abschnitt \ref{multiplikation:section:Implementation} sehen kann, sind die gezeigten Algorithmen trotz der theoretisch geringeren Zeitkomplexitäten den Implementationen der numerischen Bibliotheken klar unterlegen. Ein optimierter Speicherzugriff hat einen weitaus grösseren Einfluss auf die Laufzeit als die Zeitkomplexität des Algorithmus. Doch haben Entdeckungen wie jene von Strassen und Winograd ihre Daseinsberechtigung. Nicht auf jeden Computersystemen können die \textit{BLAS} angewandt werden. Denke man an sehr kleine Mikrocontroller ohne Floatingpoint Recheneinheiten oder auch an \textit{Field Programmable Gate Arrays (FPGA's)}. -Sobald sehr grosse Matrizen multipliziert werden müssen und eine Addition in weniger Taktzyklen als eine Multiplikation durchführt werden kann, können die gezeigten Algorithmen von Vorteil sein. +Der Overhead der gezeigten Alogorithmen ist in allen Fällen grösser als bei der Standardmethode (z.B. sieben rekursive Aufrufe gegenüber drei \texttt{for}-Schleifen). +Um diesem entegenzuwirken muss der Laufzeitunterschied zwischen Addition und Multiplikation gross genug sein. +Wenn dies gegeben ist und dazu noch grosse Matritzen multipliziert werden, kann die Verwendung der Algortihmen von Strassen oder Winograd zu einer Senkung der Laufzeit führen. diff --git a/buch/papers/multiplikation/problemstellung.tex b/buch/papers/multiplikation/problemstellung.tex index c8ba274..b8c4142 100755 --- a/buch/papers/multiplikation/problemstellung.tex +++ b/buch/papers/multiplikation/problemstellung.tex @@ -7,15 +7,15 @@ \rhead{Problemstellung} Wegen der breiten Anwendung der Matrizenmultiplikation ist eine effiziente L\"osung dieser Operation von grosser Bedeutung. Das Ziel dieses Papers ist, verschiedenen Algorithmen der Matrizenmultiplikation vorzustellen. -Gezielt wird auf Algorithmen eingegangen, welche das Problem schneller als der Standard Algorithmus l\"osen. +Gezielt wird auf Algorithmen eingegangen, welche das Problem schneller als der Standardalgorithmus l\"osen. \subsection{Big $\mathcal{O}$ Notation} \label{muliplikation:sec:bigo} Die Big $\mathcal{O}$ Notation beschreibt die Laufzeitkomplexit\"at eines Algorithmus in Abhängigkeit zur Inputgrösse \cite{multiplikation:bigo}. $f(x) \in \mathcal{O}(g(x))$ besagt, dass die Funktion $f$ nicht wesentlich schneller w\"achst als $g$ wenn $x \rightarrow \infty$. -% Es gibt eine Konstante $K$ derart, dass $f(x) \le K g(x)$ für $x\to\infty$ -Als Beispiel: benötigt eine Funktion $g$ $\mathcal{O} (n^2 )$ Multiplikationen, so wächst $f$ mit $\mathcal{O} (n+ n^2 )$ nicht wesentlich schneller falls $x\to\infty$. -Vereinfacht werden f\"ur Algorithmen die folgende Notation verwendet: +Dies ist gegeben, wenn es für $f \in \mathcal{O}(n^k)$ eine Konstante $C$ gibt, mit $f(n) \leq Cn^k$. +% Es gibt eine Konstante $K$ derart, dass $f(x) \le K g(x)$ für $x\to\infty$. +Vereinfacht werden f\"ur Algorithmen die folgende Sprechweise verwendet: \begin{itemize} \item $f \in \mathcal{O}(1) \rightarrow f$ ist beschr\"ankt \item $f \in \mathcal{O}(n) \rightarrow f$ w\"achst linear @@ -26,6 +26,7 @@ Vereinfacht werden f\"ur Algorithmen die folgende Notation verwendet: \item usw. \end{itemize} +Konstanten werden nicht beachtet, eine Laufzeit von $\mathcal{O}(4n^2)$ führt, falls $n \rightarrow \infty$ zu $\mathcal{O}(n^2)$. In der Abbildung \ref{multiplikation:fig:bigo} k\"onnen die verschiedenen Laufzeiten miteinander verglichen werden. Bei einer logarithmischen Darstellung werden Polynome der Form $f(x) = x^k$ als Gerade und Exponentialfunktionen der Form $f(x) = a^x$ als nach oben gekr\"ummte Kurven dargestellt. @@ -50,7 +51,7 @@ Es folgen einige Beispiele von Algorithmen welche zu einer bestimmten Zeitkomple \State \end{algorithmic} \end{algorithm} - \end{minipage} + \end{minipage} & \begin{minipage}{0.48\textwidth} \begin{algorithm}[H]\footnotesize\caption{} @@ -64,13 +65,13 @@ Es folgen einige Beispiele von Algorithmen welche zu einer bestimmten Zeitkomple \EndFunction \end{algorithmic} \end{algorithm} - + \end{minipage} \end{tabular} \end{table} \begin{table} - \begin{tabular}[t]{ll} + \begin{tabular}[t]{ll} \begin{minipage}{0.48\textwidth} \begin{algorithm}[H]\footnotesize\caption{} \setlength{\lineskip}{7pt} @@ -81,15 +82,15 @@ Es folgen einige Beispiele von Algorithmen welche zu einer bestimmten Zeitkomple \For{$i = 0,1,2 \dots,n$} \State $ sum \gets sum + A[i] \cdot B[i] $ \EndFor - + \State \textbf{return} $sum$ - + \EndFunction \State \State \end{algorithmic} \end{algorithm} - \end{minipage} + \end{minipage} & \begin{minipage}{0.48\textwidth} \begin{algorithm}[H]\footnotesize\caption{} @@ -112,10 +113,10 @@ Es folgen einige Beispiele von Algorithmen welche zu einer bestimmten Zeitkomple \end{table} \paragraph{Beschr\"ankter Algorithmus} +Algorithmus \ref{multiplikation:alg:b1} ist ein Beispiel mit beschränkter Laufzeit $\mathcal{O}(1)$ +Da $a$ und $b$ Skalare sind, hat keine Gr\"osse $n$ einen Einfluss auf die Laufzeit. -Ein Beispiel eines Beschr\"ankter Verhalten $\mathcal{O}(1)$, kann im Algorithmus \ref{multiplikation:alg:b1} entnommen werden. Da $a$ und $b$ Skalare sind, hat keine Gr\"osse $n$ einen Einfluss auf die Laufzeit. - -Konstanten werden nicht beachtet, der Algorithmus \ref{multiplikation:alg:b2} f\"uhrt ebenso zu $\mathcal{O}(1)$ und nicht zu $\mathcal{O}(2)$. +Wie erwähnt, werden konstanten nicht beachtet, der Algorithmus \ref{multiplikation:alg:b2} f\"uhrt ebenso zu $\mathcal{O}(1)$ und nicht zu $\mathcal{O}(2)$. \paragraph{Linearer Algorithmus} @@ -132,6 +133,6 @@ Die beiden \texttt{for}-Schleifen werden jeweils $n$-mal durchlaufen und f\"uhrt \begin{figure} \center \includegraphics[]{papers/multiplikation/images/bigo} - \caption{Verschiedene Laufzeiten} + \caption{Laufzeiten von verschiedensten Zeitkomplexitäten. Bei einer logarithmischen Darstellung werden Polynome der Form $f(x) = x^k$ als Gerade und Exponentialfunktionen der Form $f(x) = a^x$ als nach oben gekr\"ummte Kurven dargestellt.} \label{multiplikation:fig:bigo} \end{figure} |