Порівняльний аналіз ефективності використання дрібнозернистого та вкладеного паралелізму для збільшення пришвидшення паралельних обчислень у багатоядерних комп’ютерних системах

Подано результати порівняльного аналізу ефективності використання паралелізму різного ступеня зернистості в сучасних багатоядерних комп’ютерних системах з використанням найпопулярніших натепер мов програмування та бібліотек (таких як C#, Java, C++ та OpenMP). Досліджено можливості підвищення ефективності обчислень у багатоядерних комп’ютерних системах за допомогою комбінацій середньо- та дрібнозернистого паралелізму. Отримані результати демонструють високу потенційну ефективність використання дрібнозернистого паралелізму для організації інтенсивних паралельних обчислень. На підставі цих результатів можна стверджувати, що порівняно з більш традиційними методами розпаралелювання, які використовують паралелізм із середньою зернистістю, використання окремо дрібнозернистого паралелізму може скоротити час обчислення великої тестової математичної задачі в середньому на 4% , а використання комбінованого паралелізму — до 5,5%. Це скорочення часу виконання доцільне в разі виконання надвеликих обчислень.The article presents a comparative analysis of the effectiveness of using parallelism of varying granularity degrees in modern multicore computer systems using the most popular programming languages and libraries (such as C#, Java, C++, and OpenMP). Based on the performed comparison, the possibilities of increasing the efficiency of computations in multicore computer systems by using combinations of medium- and fine-grained parallelism were also investigated. The results demonstrate the high potential efficiency of fine-grained parallelism when organizing intensive parallel computations. Based on these results, it can be argued that, in comparison with more traditional parallelization methods that use mediumgrain parallelism, the use of separately fine-grained parallelism can reduce the computation time of a large mathematical problem by an average of 4%. The use of combined parallelism can reduce the computation time of such a problem to 5,5%. This reduction in execution time can be significant when performing very large computations