documentatie_pth

Razvan Mitre 341C2


Eu am realizat paralelizarea prim pthreads. Foloseste aceasi implementare ca si OpenMP

Paralelizarea e facuta in felul urmator: La inceput, threadul principal
citeste imaginea si o pregateste pentru procesare, apoi creaza threadurile.
Fiecare thread primeste integral iamginea si calculeaza ce parte din ea trebuie 
sa o proceseze pe baza numarului sau de thread. De asemenea fiecare thread ia
in considerare o imaginea mai mare decat bucata sa, pentru a putea calcula 
corect si la marginea imaginii. Aceste offset-uri le-am determinat prin teste.
La final, imaginea este scrisa de thread-ul principal pe disk.

Cea mai mare problema pe care am intampinat-o a fost ca atunci cand imparteam 
imaginea fiecarui thread, o imparteam in parti egale, si rezultatul nu iesea la 
fel ca imaginea seriala. Dupa ce am studiat algoritmul in detaliu, mi-am dat 
seama ca nu e de ajuns ca fiecare thread sa lucreze cu parti egale a imaginii, 
ci mai este nevoie de 5 randuri de pixeli pentru a se putea detecta toate 
marginile din imaginii.

Alte probleme nu am intampinat, algoritmul fiind potrivit pentru paralelizare.

Programul primeste ca parametrii numarul de threaduri, imaginea de input si locatia 
imaginii de output.

Ca si teste am folosit 5 imagini de dimensiuni foarte mari (in jur de 100MPx).


Pe coada ibm-opteron.q am obtinut: 

serial: 2m 7.729s

omp 2 threads:  1m 8.415s
omp 4 threads:  0m 46.397s
omp 8 threads:  0m 37.222s
omp 16 threads: 0m 54.019s


Pe coada ibm-nehalem.q am obtinut:

serial: 1m 3.262s

omp 2 threads:  0m 33.691s
omp 4 threads:  0m 20.883s
omp 8 threads:  0m 13.006s
omp 16 threads: 0m 10.220s


Pe coada ibm-quad.q am obtinut: 

serial: 1m 34.197s

omp 2 threads:  0m 48.905s
omp 4 threads:  0m 30.002s
omp 8 threads:  0m 18.979s
omp 16 threads: 0m 17.007s