From 047d790092d7a9d1bfcdeb797482d377a5c22722 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nikola Date: Wed, 15 Jul 2026 20:59:49 +0200 Subject: [PATCH] Edited: Projektbericht --- Projektbericht.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/Projektbericht.md b/Projektbericht.md index bc177f9..ace6caa 100644 --- a/Projektbericht.md +++ b/Projektbericht.md @@ -85,7 +85,7 @@ Zusätzlich wurden nicht durch vier teilbare Bildbreiten, positive und negative Die Messungen zeigen, dass SIMD die skalare Berechnung deutlich beschleunigt. V3 erreicht gegenüber V1 einen Speedup zwischen 13,71 und 250,64. Der größte Vorteil tritt bei hohen Iterationszahlen auf, da der Aufwand für die Thread-Verwaltung gegenüber der eigentlichen Berechnung weniger ins Gewicht fällt. V0 und V2 besitzen dagegen in mehreren Tests nahezu identische Laufzeiten, sodass die Thread-Parallelisierung den größten zusätzlichen Performanzgewinn liefert. -Insgesamt zeigt das Projekt die schrittweise Optimierung von einer skalaren Implementierung über SIMD bis zur Kombination aus SIMD und Multithreading. Grenzen bleiben Rundungsabweichungen, unterschiedlich lange aktive SIMD-Lanes und der Aufwand der Thread-Verwaltung. +Insgesamt zeigt das Projekt die schrittweise Optimierung von einer skalaren Implementierung über SIMD bis zur Kombination aus SIMD und Multithreading. Grenzen bleiben Rundungsabweichungen, unterschiedlich lange aktive SIMD-Lanes, der Aufwand der Thread-Verwaltung und die Geschwindigkeit von RAM-Zugriffe. ## 7. Individuelle Beiträge