矩阵乘法性能分析：算法比较与内存带宽实验

在本次并行与分布式作业中，学生谷正阳针对行政一班的课程，需要进行一系列计算机性能测试和算法应用实践。作业的第一部分要求学生利用不同的非分布式算法，如一般算法、分治算法以及Strassen算法来计算两个300x300的矩阵乘积。为了评估这些算法在实际执行中的性能，学生需要使用Perf工具测量关键性能指标，如cache miss（缓存未命中）、CPI（每指令周期数）和mem_load（内存加载），这有助于理解算法对系统资源利用率的影响。 第二部分实验设计的目标是测定计算机的内存带宽，包括估计不同层次（如L1缓存）的缓存容量。为了测试带宽，学生需要编写程序，确保数据不重复使用，以获取最真实的读取速率；而测试缓存大小时，则需重复使用数据，观察随着数据重用减少，缓存效果如何显著。这个实验有助于确定计算机的理论性能上限。 第三部分具体探讨了内存系统性能，假设有一个L1缓存为32KB，DRAM为512MB的系统，处理器运行频率为1GHz。计算内存延迟（L1缓存1周期，DRAM100周期）和每个内存周期能处理的数据量（4个字，即4字节）。学生需要根据这些参数，计算出两个向量的点积（dot product）在理想情况下的峰值性能。 最后，作业还涉及一个密集型计算问题，即矩阵乘法，但在这个部分，可能需要结合前面的实验和算法分析，优化计算过程，以实现更高的性能。通过这次作业，学生将深入了解并行计算和分布式系统中的内存管理、性能优化以及算法选择的重要性。完成这些任务不仅能提升编程技能，也能增强对计算机体系结构的理解。