4.29【Q】paraCompute
还是同样的要求，我要写实验报告，如何组织描述运行时间，加速比，效率等随数据规模，进程数，线程数变化的语言和逻辑，从而显得不冗余和精简？为我生成合理排版，布局的文字，要求完整，合理
我正在分析并行计算的实验数据，为高斯消元法在openmp和mpi混合并行的优化，分析这张图表，要求描述
- 加速比随数据规模/OpenMp线程数/MPI进程数的变化
，并解释原因？详细解释，越细节越好
我正在分析并行计算的实验数据，为高斯消元法在openmp和mpi混合并行的优化，分析这张图表，要求描述
- 效率随数据规模/OpenMp线程数/MPI进程数的变化
，并参考上面这段话，解释原因，按照上面这段话的格式生成文本？详细解释，越细节越好
加速比在不同数据规模下变化讨论如下：
a. 小规模问题（Size 10~100）: 加速比显著低于理想值，甚至可能随进程/线程数增加而下降
a) 此时计算量过小，并行化带来的通信和同步开销（MPI消息传递、线程创建/销毁）占比过高
b) 缓存未命中率高，线程间共享内存的争用加剧性能瓶颈
b. 中大规模问题（Size 500~2000）: 加速比逐渐提升，但仍与理想值存在差距数
a) 计算量增加，计算/通信比提高，通信开销占比降低
c. 超大规模问题(Size 4000~5000): 加速比接近理想值
a) 计算占据绝对主导地位，通信和同步开销被充分分摊
加速比在不同openMP线程数下的变化讨论如下：
a. 低线程数(1~2线程)：线程数增加显著提升加速比，Size 2000在25进程下，线程从1增至2时加速比提升30%
a) 共享内存并行减少MPI进程间的通信量
b) 进程内多线程运行加快了节点内运行速度
b. 高线程数(3~4线程)：加速比提升幅度减小甚至下降，Size 1000在4线程时加速比低于3线程
a) 线程竞争共享资源，导致计算延迟增加
b) 高斯消元法的内存访问模式，即按行更新引发伪共享False Sharing问题
加速比在不同MPI进程数下的变化讨论如下：
a. 低进程数(5~10进程)：加速比随进程数线性增长，Size 5000在5→10进程时加速比接近翻倍
a) 计算任务充分分散，各进程负载均衡
b) 进程数少，消息传递频率低，通信开销较小
b. 高进程数(15~25进程)：加速比增速放缓或饱和，Size 2000在20→25进程时加速比仅提升5%
a) 通信开销占比上升，MPI_Allreduce同步全局行数据
b) 物理节点资源网络带宽、内存容量等限制，引发竞争
我正在分析并行计算的实验数据，为高斯消元法在openmp和mpi混合并行的优化，分析这张图表，要求描述
- 运行时间随数据规模/OpenMp线程数/MPI进程数的变化
，并解释原因？详细解释，越细节越好