567
社区成员
发帖
与我相关
我的任务
分享真的没有免费的午餐了吗？多核系统的可扩展性：系列白皮书之第一篇 4
除了这些标准教科书上提出的考虑因素外，现实中的情形可能会更糟：阿姆达尔的理想表达式中忽略了线程创建开销、同步和通信带来的性能下降，因此在这些图表中即使达到了兆级扩展也无法实现理想的“执行”。因此，我们只能寄希望于并行应用，尤其是在数量庞大的内核上高效执行并行应用。
2.2 再评阿姆达尔定律（小心隐性假设）
早在 1998 年，John Gustafson 便指出了阿姆达尔定律的主要缺陷：它假定问题大小增加时，计算工作负载或者串行和并行比例扩展是固定不变的。
替代方案，通常称为 Scaled Speedup，不再考虑一定时间段内问题大小的增加，其表达式如下：
换言之，一定数量处理器 p 的加速值是该数值 p 加上串行运行 s 上消耗的并行代码部分（1-p）。这与阿姆达尔定律有细微区别：s 表示应用在 p 处理器上运行时的串行工作。
开发人员从查看特定案例的扩展数值中得到了启发。假设一个应用在 64 枚内核上运行，时间经测量为 220 秒，其中 11 秒定义（如通过设置文件）专门用于串行执行。在 Scaled Speedup 公式中代入这些数值，得出：
这就是说，应用在 64 枚内核上运行时加速值接近 61。如果将相同的串行时间值 0.05 套入阿姆达尔定律，该等式预测的应用在 64 枚内核上的加速值仅为 15。
尽管与阿姆达尔定律一样理想化，但 Scaled Speedup 模式戏剧性地揭露了一个有关可扩展性的更乐观的前景。
2.2 再评阿姆达尔定律（小心隐性假设）
早在 1998 年，John Gustafson 便指出了阿姆达尔定律的主要缺陷：它假定问题大小增加时，计算工作负载或者串行和并行比例扩展是固定不变的。
替代方案，通常称为 Scaled Speedup，不再考虑一定时间段内问题大小的增加，其表达式如下：
换言之，一定数量处理器 p 的加速值是该数值 p 加上串行运行 s 上消耗的并行代码部分（1-p）。这与阿姆达尔定律有细微区别：s 表示应用在 p 处理器上运行时的串行工作。
开发人员从查看特定案例的扩展数值中得到了启发。假设一个应用在 64 枚内核上运行，时间经测量为 220 秒，其中 11 秒定义（如通过设置文件）专门用于串行执行。在 Scaled Speedup 公式中代入这些数值，得出：
这就是说，应用在 64 枚内核上运行时加速值接近 61。如果将相同的串行时间值 0.05 套入阿姆达尔定律，该等式预测的应用在 64 枚内核上的加速值仅为 15。
尽管与阿姆达尔定律一样理想化，但 Scaled Speedup 模式戏剧性地揭露了一个有关可扩展性的更乐观的前景。
...全文
请发表友善的回复…
发表回复
laxila 2008-09-30
- 打赏
- 举报
非常好，学习过了，谢谢楼主呀！！！
majiajun_no_2 2008-09-29
- 打赏
- 举报
我同意 支持一下
majiajun_no_13 2008-09-28
- 打赏
- 举报
潜水多年，今日上岸，继续学习
formajia8 2008-09-26
- 打赏
- 举报
发现这帖子里有n多牛人，先留个记号！
majiajun_no_9 2008-09-25
- 打赏
- 举报
拜访楼主
converf 2008-09-25
- 打赏
- 举报
很有道理值得学习
lehedele 2008-09-24
- 打赏
- 举报
N多高人牛人....此帖让我受益匪浅,值得收藏! 继续关注....
zhsj64 2008-09-23
- 打赏
- 举报
恩，不错，值得义学
