Abstract-Big och komplexa applikationer behöver många resurser och lång beräkningstid för att köra sekventiellt. I detta scenario hanteras alla tillämpningsprocesser på ett sekventiellt sätt även om de är oberoende av varandra. I högpresterande datormiljö finns flera processorer tillgängliga för att köra applikationer parallellt. Så ömsesidigt oberoende block av koder kan köras parallellt. Detta tillvägagångssätt ökar inte bara systemets effektivitet utan påverkar resultaten, utan sparar också en betydande mängd energi. Många parallella programmeringsmodeller eller API:er som Open MPI, Open MP, CUDA, etc. finns tillgängliga för att köra flera instruktioner parallellt. I detta dokument, effektivitet och energiförbrukning av två kända uppgifter, dvs. Matrismultiplikation och snabbsort analyseras med hjälp av olika parallella programmeringsmodeller och en multiprocessormaskin. De erhållna resultaten, som kan generaliseras, beskriver effekten av att välja en programmeringsmodell på effektivitet och energiförbrukning när man kör olika koder på olika maskiner.
Aqib och Fouz Ref jämförde tid och energiförbrukning för olika uppgifter med hjälp av olika parallella programmeringsmodeller (OpenMP, OpenMPI och CUDA).
The Effect of Parallel Programming Languages on the Performance and Energy Consumption of HPC Applications
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}