Skip to content

Кутузов Иван. Технология SEQ-MPI. Вычисление среднего значения элементов вектора. Вариант 2#99

Merged
allnes merged 58 commits intolearning-process:masterfrom
Akarfire:kutuzov_i_elem_vec_average
Dec 13, 2025
Merged

Кутузов Иван. Технология SEQ-MPI. Вычисление среднего значения элементов вектора. Вариант 2#99
allnes merged 58 commits intolearning-process:masterfrom
Akarfire:kutuzov_i_elem_vec_average

Conversation

@Akarfire
Copy link
Copy Markdown
Contributor

Описание

  • Задача: Вычисление среднего значения элементов вектора
  • Вариант: 2
  • Технология: SEQ, MPI
  • Описание:
    • Задача: Дан вектор длины N, состоящий из элементов типа double. Необходимо получить значение типа double, равное среднему значению всех N элементов вектора.
    • SEQ: Программа последовательно проходит по вектору и суммирует значение элементов, затем полученная сумма делится на число элементов в векторе.
    • MPI: Вектор делится на K равных частей (K = N / num_proc) и рассылается процессам при помощи MPI_Scatter. Процессы суммируют элементы полученных частей вектора, затем при помощи MPI_Reduce все частичные суммы собираются и складываются на процессе с рангом 0. Элементы, не вошедшие в рассылку (т.к. K * num_proc м.б. меньше N), обрабатываются на процессе с рангом 0. Далее, процесс с рангом 0 делит итоговую сумму на N, тем самым получая ответ на задачу.
    • Отчет содержит более подробное описание параллельного алгоритма, результаты экспериментов и вывод.

Чек-лист

  • Статус CI: Все CI-задачи (сборка, тесты, генерация отчёта) успешно проходят на моей ветке в моем форке
  • Директория и именование задачи: Я создал директорию с именем <фамилия>_<первая_буква_имени>_<короткое_название_задачи>
  • Полное описание задачи: Я предоставил полное описание задачи в теле pull request
  • clang-format: Мои изменения успешно проходят clang-format локально в моем форке (нет ошибок форматирования)
  • clang-tidy: Мои изменения успешно проходят clang-tidy локально в моем форке (нет предупреждений/ошибок)
  • Функциональные тесты: Все функциональные тесты успешно проходят локально на моей машине
  • Тесты производительности: Все тесты производительности успешно проходят локально на моей машине
  • Ветка: Я работаю в ветке, названной точно так же, как директория моей задачи (например, nesterov_a_vector_sum), а не в master
  • Правдивое содержание: Я подтверждаю, что все сведения, указанные в этом pull request, являются точными и достоверными

@codecov-commenter
Copy link
Copy Markdown

codecov-commenter commented Nov 23, 2025

Codecov Report

✅ All modified and coverable lines are covered by tests.
✅ Project coverage is 94.62%. Comparing base (92b24d3) to head (8bc7ff6).

Additional details and impacted files
@@            Coverage Diff             @@
##           master      #99      +/-   ##
==========================================
+ Coverage   94.03%   94.62%   +0.59%     
==========================================
  Files          15       17       +2     
  Lines         486      540      +54     
  Branches      181      192      +11     
==========================================
+ Hits          457      511      +54     
  Partials       29       29              

☔ View full report in Codecov by Sentry.
📢 Have feedback on the report? Share it here.

🚀 New features to boost your workflow:
  • ❄️ Test Analytics: Detect flaky tests, report on failures, and find test suite problems.

@allnes allnes merged commit 54a2262 into learning-process:master Dec 13, 2025
41 checks passed
AleksndrSakharov pushed a commit to AleksndrSakharov/ppc-2025-processes-informatics that referenced this pull request Dec 16, 2025
…тов вектора. Вариант 2 (learning-process#99)

## Описание

- **Задача**: Вычисление среднего значения элементов вектора
- **Вариант**: 2
- **Технология**: SEQ, MPI
- **Описание**:
* **Задача:** Дан вектор длины `N`, состоящий из элементов типа
`double`. Необходимо получить значение типа `double`, равное среднему
значению всех `N` элементов вектора.
* **SEQ:** Программа последовательно проходит по вектору и суммирует
значение элементов, затем полученная сумма делится на число элементов в
векторе.
* **MPI:** Вектор делится на `K` равных частей (`K = N / num_proc`) и
рассылается процессам при помощи `MPI_Scatter`. Процессы суммируют
элементы полученных частей вектора, затем при помощи `MPI_Reduce` все
частичные суммы собираются и складываются на процессе с рангом 0.
Элементы, не вошедшие в рассылку (т.к. `K * num_proc` м.б. меньше `N`),
обрабатываются на процессе с рангом 0. Далее, процесс с рангом 0 делит
итоговую сумму на `N`, тем самым получая ответ на задачу.
* Отчет содержит более подробное описание параллельного алгоритма,
результаты экспериментов и вывод.

---

## Чек-лист
- [x] **Статус CI**: Все CI-задачи (сборка, тесты, генерация отчёта)
успешно проходят на моей ветке в моем форке
- [x] **Директория и именование задачи**: Я создал директорию с именем
`<фамилия>_<первая_буква_имени>_<короткое_название_задачи>`
- [x] **Полное описание задачи**: Я предоставил полное описание задачи в
теле pull request
- [x] **clang-format**: Мои изменения успешно проходят `clang-format`
локально в моем форке (нет ошибок форматирования)
- [x] **clang-tidy**: Мои изменения успешно проходят `clang-tidy`
локально в моем форке (нет предупреждений/ошибок)
- [x] **Функциональные тесты**: Все функциональные тесты успешно
проходят локально на моей машине
- [x] **Тесты производительности**: Все тесты производительности успешно
проходят локально на моей машине
- [x] **Ветка**: Я работаю в ветке, названной точно так же, как
директория моей задачи (например, `nesterov_a_vector_sum`), а не в
`master`
- [x] **Правдивое содержание**: Я подтверждаю, что все сведения,
указанные в этом pull request, являются точными и достоверными
Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment

Projects

None yet

Development

Successfully merging this pull request may close these issues.

4 participants