parallel-programming/common/варианты.md

Варианты заданий (20 вариантов)

Вариант = номер студента в журнале (1–20). Если студентов больше 20 — вариант N = (N - 1) % 20 + 1.

Каждый вариант состоит из:

1. CPU-задача (из bank_задач.md) с размером данных по уровню S/M/L;
2. I/O-нагрузка — одинаковая для всех по смыслу: N_items «запросов», каждый имитируется задержкой delay = 0.05 c (common/tasks.py: io_fetch);
3. Список p — количества потоков/процессов для замеров T(p).

Вариант	Задача	Уровень	Размер данных	I/O (items × delay)	p для замеров
1	1. Умножение матриц	S	n = 140	24 × 0.05 c	1, 2, 4
2	2. π методом Монте-Карло	M	4 000 000 бросков	48 × 0.05 c	1, 2, 4
3	3. Интегрирование	L	10 000 000 отрезков, [0, 10]	96 × 0.05 c	1, 2, 4, 8
4	4. Простые числа	S	M = 1 000 000	24 × 0.05 c	1, 2, 4
5	5. N ферзей	M	N = 11	48 × 0.05 c	1, 2, 4
6	6. Частотный анализ	L	400 000 строк	96 × 0.05 c	1, 2, 4, 8
7	7. Размытие (box blur)	S	600 × 600	24 × 0.05 c	1, 2, 4
8	8. Хеширование SHA-256	M	600 000 строк	48 × 0.05 c	1, 2, 4
9	9. Сортировка слиянием	L	4 000 000 чисел	96 × 0.05 c	1, 2, 4, 8
10	10. Игра «Жизнь»	S	500 × 500, 20 поколений	24 × 0.05 c	1, 2, 4
11	1. Умножение матриц	M	n = 180	48 × 0.05 c	1, 2, 4
12	2. π методом Монте-Карло	L	8 000 000 бросков	96 × 0.05 c	1, 2, 4, 8
13	3. Интегрирование	S	3 000 000 отрезков, [0, 10]	24 × 0.05 c	1, 2, 4
14	4. Простые числа	M	M = 2 000 000	48 × 0.05 c	1, 2, 4
15	5. N ферзей	L	N = 12	96 × 0.05 c	1, 2, 4, 8
16	6. Частотный анализ	S	100 000 строк	24 × 0.05 c	1, 2, 4
17	7. Размытие (box blur)	M	900 × 900	48 × 0.05 c	1, 2, 4
18	8. Хеширование SHA-256	L	1 200 000 строк	96 × 0.05 c	1, 2, 4, 8
19	9. Сортировка слиянием	S	1 000 000 чисел	24 × 0.05 c	1, 2, 4
20	10. Игра «Жизнь»	M	700 × 700, 30 поколений	48 × 0.05 c	1, 2, 4

Уровни размеров (справочно)

Задача	S	M	L
1. Матрицы	140	180	220
2. π Монте-Карло	2 000 000	4 000 000	8 000 000
3. Интегрирование	3 000 000	6 000 000	10 000 000
4. Простые числа	1 000 000	2 000 000	4 000 000
5. N ферзей	10	11	12
6. Частотный анализ	100 000	200 000	400 000
7. Box blur	600	900	1200
8. Хеширование	300 000	600 000	1 200 000
9. Сортировка	1 000 000	2 000 000	4 000 000
10. «Жизнь»	500×500, 20 пок.	700×700, 30 пок.	900×900, 40 пок.

Как получить свои параметры в коде

from common.tasks import get_variant

v = get_variant(13)          # ваш номер варианта
print(v["task_name"])        # "integrate"
print(v["cpu_params"])       # {"a": 0.0, "b": 10.0, "n": 3_000_000}
print(v["io"])               # {"items": 24, "delay": 0.05, "concurrency": 4}

Правило добросовестности

Параметры варианта менять нельзя (иначе сравнение T(p) между студентами теряет смысл). Если ваша машина слишком медленная для уровня L — согласуйте с преподавателем переход на уровень M и отразите это в отчёте.