Init

lab01_sequential/методичка.md

@@ -0,0 +1,115 @@
+# Лабораторная работа 1. Последовательное вычисление и профилирование
+
+**Время на работу:** 2 пары.
+
+## Цель работы
+
+Создать базовую линию: последовательную реализацию своей задачи и её замеры.
+Без неё невозможно показать ускорение в следующих лабораторных — нечего будет
+ускорять.
+
+## Теория
+
+### Последовательное вычисление
+
+Программа выполняет операцию за операцией, в одном потоке управления. Это
+простейшая и самая предсказуемая модель: результат не зависит от порядка
+выполнения, время выполнения = сумма времён всех операций. Все дальнейшие
+лабораторные сравниваются с этой базой.
+
+### Два типа нагрузки
+
+**CPU-bound** — программа ограничена скоростью процессора: считает, шифрует,
+сортирует. Время определяется числом элементарных операций.
+
+**I/O-bound** — программа ограничена ожиданием: сеть, диск, база данных.
+Время определяется временем ожидания ответов, процессор при этом простаивает.
+
+Отличить просто: если удалить «полезную работу», а программа всё равно
+медленная — это I/O-bound; если быстрая — CPU-bound. Тип нагрузки определяет,
+какая модель параллелизма поможет (потоки — для I/O, процессы — для CPU,
+async — для I/O в больших количествах).
+
+### Время: настенное и процессорное
+
+- `time.perf_counter()` — «настенные» часы: сколько времени прошло реально
+  (включая сон и ожидание). Ими меряют всё в этом курсе.
+- `time.process_time()` — только время, потраченное процессором.
+  Разница между ними для I/O-задачи огромна — это её диагноз.
+
+Обе функции монотонные (не откатываются назад, как `time.time()` при
+переводе часов), имеют наносекундное разрешение — всегда используйте их, а не
+`time.time()`.
+
+### Профилирование
+
+Профилировщик отвечает на вопрос «где программа проводит время». `cProfile`
+собирает статистику по функциям: число вызовов, суммарное время, время без
+вложенных вызовов.
+
+```python
+import cProfile
+cProfile.run("main()", sort="cumulative")
+```
+
+Интерпретация: колонка `cumtime` — общее время функции (с вызовами),
+`totime` — собственное. Первые строки обычно сразу показывают узкое место.
+
+## Задание
+
+Ваша задача и параметры — по варианту (`common/варианты.md`), доступ:
+
+```python
+from common.tasks import get_variant, TASKS
+v = get_variant(13)                      # ваш номер
+task = TASKS[v["task_name"]]
+data = task["build"](v["cpu_params"])
+```
+
+Заполните `solution.py` (интерфейсы менять нельзя):
+
+1. **`run_cpu_sequential(task_name, params, parts=4)`** — выполняет задачу
+   последовательно: `build` → разбиение на `parts` кусков → `kernel` для
+   каждого куска в цикле → `combine` → вернуть `checksum`. Куски
+   обязательны: в следующих лабораторных те же куски уйдут воркерам.
+2. **`run_io_sequential(items, delay)`** — для каждого элемента вызывает
+   `common.tasks.io_fetch(item, delay)` и собирает результаты в список
+   (в порядке возрастания item).
+3. **`main()`** — запускает обе части на параметрах своего варианта, выводит
+   таблицу времен (`common.benchmark.make_table`) и значения checksum.
+
+### Измерения для отчёта
+
+- CPU-часть: T(1) при разбиении на 1, 2, 4 куска (убедитесь, что checksum
+  одинаков и время почти не меняется — разбиение не должно менять работу).
+- I/O-часть: суммарное время для items из варианта; сравните
+  `perf_counter` и `process_time` — увидите, сколько времени машина спит.
+- Профилирование CPU-части: `cProfile.run(...)`, топ-5 функций по времени.
+  Укажите в отчёте, какая функция — узкое место.
+
+## Контрольные вопросы
+
+1. Чем CPU-bound задача отличается от I/O-bound? Какая у вас?
+2. Почему для замеров нужен `perf_counter`, а не `time.time()`?
+3. Что показывает `cumtime` и `tototime` в выводе cProfile?
+4. Почему checksum не должен зависеть от числа кусков? Что это проверяет?
+
+## Что сдаётся
+
+`solution.py` + отчёт по шаблону: таблицы T(1/2/4 кусков), время I/O-части,
+сравнение perf_counter/process_time, топ-5 из cProfile, анализ.
+
+## Критерии оценки
+
+| Пункт | Баллы |
+|---|---|
+| `run_cpu_sequential` работает, checksum совпадает при разном разбиении | 2 |
+| `run_io_sequential` работает | 1 |
+| Замеры и сравнение perf_counter/process_time | 2 |
+| Профилирование и вывод об узком месте | 2 |
+| Отчёт: таблицы, анализ, ответы на вопросы | 3 |
+
+## Типичные ошибки
+
+См. `common/типичные_ошибки.md` (пп. 8, 9). Здесь их всего две: замеры в
+отладчике и замеры без повторов.