Task3

.gitignore

@@ -3,6 +3,9 @@ build/
 !gradle/wrapper/gradle-wrapper.jar
 !**/src/main/**/build/
 !**/src/test/**/build/
+output/*
+benchmark-results/*
+plots/*
 
 ### IntelliJ IDEA ###
 .idea/modules.xml
@@ -42,4 +45,4 @@ bin/
 .vscode/
 
 ### Mac OS ###
-.DS_Store
+.DS_Store

README.md

@@ -0,0 +1,31 @@
+# Анализ производительности
+Эксперимент проводился на машине со следующими характеристиками: macOS 15.7.7, MacBook Air, Apple M3 CPU с 8 ядрами, 16 GB LPDDR5 RAM, Apple M3 GPU с 8 ядрами. macOS фиксированную частоту CPU не показывает.
+
+## Результаты измерений
+
+### Таблица измерений
+
+Использовались все 6 изображений из директории images.
+
+| kernel_set | mode | strategy | threads | avg_ms | min_ms | max_ms | stddev_ms | ci95_low_ms | ci95_high_ms | throughput_mp_s | throughput_ci95_low_mp_s | throughput_ci95_high_mp_s | kernel_count |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| gaussian3 | sequential | sequential | 1 | 187.113717 | 186.544708 | 188.382125 | 0.458734 | 186.881565 | 187.345868 | 98.898968 | 98.776680 | 99.021256 | 1 |
+| gaussian3 | parallel | images | 1 | 341.179589 | 302.043583 | 419.614792 | 49.342927 | 316.208622 | 366.150556 | 55.226244 | 51.521566 | 58.930923 | 1 |
+| gaussian3 | parallel | images | 2 | 276.621494 | 232.607833 | 366.590166 | 53.839523 | 249.374937 | 303.868052 | 69.068190 | 63.006862 | 75.129518 | 1 |
+| gaussian3 | parallel | images | 4 | 258.792364 | 197.402833 | 324.789959 | 51.026871 | 232.969204 | 284.615524 | 74.164715 | 66.829361 | 81.500069 | 1 |
+| gaussian3 | parallel | images | 8 | 214.137400 | 194.673708 | 319.499959 | 39.656868 | 194.068256 | 234.206544 | 88.468876 | 82.453265 | 94.484486 | 1 |
+| gaussian3,sharpen3 | sequential | sequential | 1 | 415.700061 | 415.065125 | 416.755458 | 0.469438 | 415.462493 | 415.937629 | 89.031846 | 88.980999 | 89.082694 | 2 |
+| gaussian3,sharpen3 | parallel | images | 1 | 601.797589 | 530.811709 | 656.743500 | 50.744130 | 576.117516 | 627.477662 | 61.925319 | 59.188624 | 64.662013 | 2 |
+| gaussian3,sharpen3 | parallel | images | 2 | 428.619333 | 385.534458 | 497.598458 | 49.167269 | 403.737262 | 453.501404 | 87.350111 | 82.611442 | 92.088780 | 2 |
+| gaussian3,sharpen3 | parallel | images | 4 | 347.324967 | 312.767208 | 443.740000 | 49.697741 | 322.174440 | 372.475494 | 108.375574 | 101.481414 | 115.269734 | 2 |
+| gaussian3,sharpen3 | parallel | images | 8 | 316.304872 | 305.610125 | 408.389000 | 26.100929 | 303.095980 | 329.513765 | 117.604849 | 113.683885 | 121.525814 | 2 |
+
+### Графики
+
+![gaussian3-image-batch-throughput.svg](plots/gaussian3-image-batch-throughput.svg)
+
+На графике показана зависимость пропускной способности обработки нескольких изображений от количества выделенных потоков. Обработка проводится с одним ядром gaussian3. Видно, что последовательная обработка имеет пропускную способность выше, чем параллельная, так как для каждого изображения выполняется слишком маленькая работа, поэтому накладные расходы превышают выигрыш от распараллеливания. 
+
+![gaussian3-sharpen3-image-batch-throughput.svg](plots/gaussian3-sharpen3-image-batch-throughput.svg)
+
+На графике показана та же зависимость, что и на предыдущем, но для свёртки последовательно применяются ядра gaussian3 и sharpen3. По сравнению с предыдущим экспериментом работы на каждое изображение стало больше, поэтому распараллеливание стало более эффективным, и пропускная способность параллельной обработки стала выше, чем у последовательной.

build.gradle.kts

@@ -1,21 +1,44 @@
 plugins {
+    application
     kotlin("jvm") version "2.1.10"
 }
 
-group = "org.example"
+group = "convolution"
 version = "1.0-SNAPSHOT"
 
 repositories {
     mavenCentral()
 }
 
 dependencies {
+    implementation("org.apache.commons:commons-csv:1.14.1")
+    implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-cli:0.3.6")
+    implementation("org.openpnp:opencv:4.9.0-0")
     testImplementation(kotlin("test"))
 }
 
 tasks.test {
     useJUnitPlatform()
 }
+
+tasks.register<JavaExec>("benchmarkConvolution") {
+    group = "application"
+    description = "Run the convolution benchmark matrix and save the results to CSV."
+    classpath = sourceSets["main"].runtimeClasspath
+    mainClass = "convolution.BenchmarkMainKt"
+}
+
+tasks.register<JavaExec>("streamConvolution") {
+    group = "application"
+    description = "Run bounded streaming convolution for a directory of images."
+    classpath = sourceSets["main"].runtimeClasspath
+    mainClass = "convolution.StreamMainKt"
+}
+
+application {
+    mainClass = "convolution.MainKt"
+}
+
 kotlin {
     jvmToolchain(23)
-}
+}