- Python 3.8 или выше.
- Настроенные зависимости из requirements.txt
- Установленны Jupyter Notebook или Lab
pip install -r ./requirements.txt
DVC стадии, необходимые для работы можно посмотреть через команду:
dvc dag
Для запуска всех стадий:
dvc repro -P
Открыть perf_pred.ipynb. Можно открыть отрендеренный Notebook перейдя по ссылке из nbviewer logo выше.
Оценка потребляемого электричества суперкомпьютерами относительно производимого электричества в мире
Открыть energy_estimation.ipynb. Можно открыть отрендеренный Notebook перейдя по ссылке из nbviewer logo выше.
Улучшение было сделано с помощью распараллеливания через OpenMP.
Сравнение результатов можно посмотреть в логах GitHub Actions (стадия Run perfomance test)
Код содержится в matmul.
Результаты расчётов на виртуальных машинах в GitHub Actions (runtime kij with OpenMP это ускоренный вариант с добавлением OpenMP):
runtime 12.035211 seconds
runtime 12.018422 seconds
runtime 12.140203 seconds
runtime 11.852801 seconds
runtime 12.224198 seconds
average runtime ijk 12.054167 seconds
---------------------------------
runtime 11.819296 seconds
runtime 11.791385 seconds
runtime 11.876471 seconds
runtime 11.791874 seconds
runtime 11.860732 seconds
average runtime jik 11.827952 seconds
---------------------------------
runtime 5.274646 seconds
runtime 5.302574 seconds
runtime 5.324396 seconds
runtime 5.331030 seconds
runtime 5.317554 seconds
average runtime kij 5.310040 seconds
---------------------------------
runtime 4.809488 seconds
runtime 4.735850 seconds
runtime 4.736422 seconds
runtime 4.803046 seconds
runtime 4.796994 seconds
average runtime kij opt 4.776360 seconds
---------------------------------
runtime 2.794244 seconds
runtime 2.655177 seconds
runtime 2.657312 seconds
runtime 2.785687 seconds
runtime 2.755523 seconds
average runtime kij with OpenMP 2.729589 seconds
---------------------------------