Картинкане в конце раздела

report/report.tex

@@ -744,10 +744,6 @@ $$
     \end{itemize}
 \end{itemize}
 
-Использование разделяемой памяти в большинстве случаев позволяет значительно ускорить выполнение алгоритма по сравнению с использованием только глобальной памяти (в среднем на 60\%). Особенно заметно это на больших размерах матриц, где доступ к глобальной памяти становится узким местом.
-
-Алгоритму с разделяемой памятью важно, чтобы в каждом блоке было как можно больше потоков. Это связано с тем, что чем больше потоков в блоке, тем больше ячеек матрицы можно обработать одновременно, используя быструю разделяемую память вместо глобальной. При небольшом количестве потоков в блоке преимуществ разделяемой памяти становится меньше, так как потоки вынуждены чаще обращаться к глобальной памяти, что снижает общую производительность. 
-
 На Рис.~\ref{fig:plot} отображена зависимость времения от разного числа потоков в определенной выборке блоков.
 
 \begin{figure}[h!]
@@ -757,6 +753,10 @@ $$
    \label{fig:plot}
 \end{figure}
 
+Использование разделяемой памяти в большинстве случаев позволяет значительно ускорить выполнение алгоритма по сравнению с использованием только глобальной памяти (в среднем на 60\%). Особенно заметно это на больших размерах матриц, где доступ к глобальной памяти становится узким местом.
+
+Алгоритму с разделяемой памятью важно, чтобы в каждом блоке было как можно больше потоков. Это связано с тем, что чем больше потоков в блоке, тем больше ячеек матрицы можно обработать одновременно, используя быструю разделяемую память вместо глобальной. При небольшом количестве потоков в блоке преимуществ разделяемой памяти становится меньше, так как потоки вынуждены чаще обращаться к глобальной памяти, что снижает общую производительность. 
+
 
 \newpage
 \phantom{text}