# Párhuzamos primitívek

## Hisztogram számítás

### Globális memória

  Az implementációban csak a globális memória kerül felhasználásra, az alábbi pszeudokód szerint:

  ```
  id  := get_global_id(0)
  histogram[data[id]] := histogram[data[id]] + 1
  ```

  A feladathoz tartozó kód a `primitives/Histogram.cpp` fájlban találhatóak.

 **1. Vizsgálja meg, hogy mi történik szinkronizáció nélkül! Helyes-e a kiszámolt eredmény?**

  Szinkronizáció nélkül a szálak egymásba akadnak végrehajtás során, így nem lesz helyes az eredmény.

 **2. Vizsgálja meg, hogy mi történik, ha a hisztogram megfelelő elemének növelése atomi módon
történik!**

  Ezzel a módszerrel egy elemhez csak egy szál férhet hozzá egyszerre, így jó értékeket fog számolni.

 **3. Vizsgálja meg, hogy hogyan változik a kernel futási ideje, ha a data tömb értékkészlete nagyon
szűk (pl. csak 0 és 1 értékek lehetségesek), valamint abban az esetben, ha megközelíti a data
tömb méretét!**

  A méréshez négy futás eredményeit használtam fel, az 5. feladat leírásában található segédosztály segítségével. Minden esetben 4096 elemű vektorokat elemez, az értékkészletük rendre 2, 128, 1024 és 4096 elemű. A vektorok elemei véletlenszerűen generáltak ezen értékkészleten belül. A következő ábrán a program kimenete szerepel, négysoronként csoportosítva a négy tesztesetre. Egy teszthez tartozó kimenet első során a futtatás paraméterei olvashatók (értékkészlet, bemeneti vektor méret), alatta a CPU, majd a GPU futtatási idő milliszekundumban, végül a teszt sikerességét jelző egy szavas visszajelzés a CPU és GPU eredményeinek összehasonlítása alapján.

  ```
  Histogram (type=gobal,data_size=4096,valueSet=2)
      CPU [time] 0.23806
      GPU [time] 0.009472 ms
        Success
  Histogram (type=gobal,data_size=4096,valueSet=128)
      CPU [time] 0.23646
      GPU [time] 0.005728 ms
          Success
  Histogram (type=gobal,data_size=4096,valueSet=1024)
      CPU [time] 0.22818
      GPU [time] 0.00416
          Success
  Histogram (type=gobal,data_size=4096,valueSet=4096)
      CPU [time] 0.22962
      GPU [time] 0.003968 ms
          Success
  ```

  A GPU sorok összehasonlításával leolvasható, hogy a kisebb értékkészlet jelentősen hosszabb futási időt erdményezett. Ez visszavezethető arra, hogy a szálaknak várakozniuk kellett egymásra, amíg a hisztogram értékeit frissítették.

### Lokális memória

Az implementációban a munkacsoportok először lokális memóriába írják számításaikat, majd azzal frissítik a globális adatokat. Az algoritmust alkotó pszeudokód;

```
ID  := get_global_id(0)
LID := get_local_id(0)

IF LID < histogramSize DO:
  lhistogram[LID] := 0
BARRIER

lhistogram[data[id]] := lhistogram[data[id]] + 1

BARRIER

IF LID < histogramSize DO:
  histogram[LID] = lhistogram[LID]
```

**1. Vizsgálja meg, hogy mi történik barrier hívások használata nélkül. Helyes-e az eredmény?**

Barrier hívások nélkül a kernel helytelen eredményt ad.

 **2. Hasonlítsa össze teljesítmény szempontjából a globális és a lokális memóriában végzett
hisztogram számtást!**

  Az összehasonlításhoz egységesen 4096 elemű, de változó értékkészletű vektorok hisztogramját számítottam ki. Az alábbi táblázatban az oszlopok az értékkészlet nagyságát jelölik, a sorok a globális, illetve a lokáis kerneleket, a cellák pedig az egyes futási időket egy adott típusó kernelhez egy értékkészleten.

  |    **/**   |    **2**    |   **128**   |   **200**   |   **250**   |
  |    ---     |     ---     |     ---     |     ---     |     ---     |
  | **local**  | 0.006592 ms | 0.004064 ms | 0.004512 ms | 0.004448 ms |
  | **global** | 0.00784 ms  | 0.0064 ms   | 0.0064 ms   | 0.005952 ms |

A futási időkből látszik, hogy a lokális memóriát használó kernel minden értékkészletre gyorsabb, viszont a lokális és globális kernelek is gyorsabban futnak, ha ez az értékkészlet nagyobb.