Для выполнения параллельного умножения двух двумерных матриц можно воспользоваться технологией параллельных вычислений, такой как OpenMP или CUDA.
Пример параллельного умножения двух матриц с использованием OpenMP (для языка программирования С++):
#include <omp.h> #include <iostream> #include <vector> int main() { const int SIZE = 1000; std::vector<std::vector<int>> A(SIZE, std::vector<int>(SIZE)); std::vector<std::vector<int>> B(SIZE, std::vector<int>(SIZE)); std::vector<std::vector<int>> C(SIZE, std::vector<int>(SIZE)); // Заполнение матриц случайными числами // ... #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < SIZE; ++i) { for(int j = 0; j < SIZE; ++j) { for(int k = 0; k < SIZE; ++k) { C[i][j] += A[i][k] * B[k][j]; } } } // Вывод результата // ... return 0; }
Этот код выполняет умножение двух матриц размером SIZE х SIZE, используя параллельные вычисления с помощью OpenMP. Учтите, что перед использованием OpenMP нужно убедиться, что ваш компилятор его поддерживает и правильно настроен.
Если вам нужно выполнить параллельное умножение на графическом процессоре, то вам нужно использовать технологию CUDA и язык программирования C++.
Для выполнения параллельного умножения двух двумерных матриц можно воспользоваться технологией параллельных вычислений, такой как OpenMP или CUDA.
Пример параллельного умножения двух матриц с использованием OpenMP (для языка программирования С++):
#include <omp.h>#include <iostream>
#include <vector>
int main() {
const int SIZE = 1000;
std::vector<std::vector<int>> A(SIZE, std::vector<int>(SIZE));
std::vector<std::vector<int>> B(SIZE, std::vector<int>(SIZE));
std::vector<std::vector<int>> C(SIZE, std::vector<int>(SIZE));
// Заполнение матриц случайными числами
// ...
#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < SIZE; ++i) {
for(int j = 0; j < SIZE; ++j) {
for(int k = 0; k < SIZE; ++k) {
C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];
}
}
}
// Вывод результата
// ...
return 0;
}
Этот код выполняет умножение двух матриц размером SIZE х SIZE, используя параллельные вычисления с помощью OpenMP. Учтите, что перед использованием OpenMP нужно убедиться, что ваш компилятор его поддерживает и правильно настроен.
Если вам нужно выполнить параллельное умножение на графическом процессоре, то вам нужно использовать технологию CUDA и язык программирования C++.