并行加速和效率

Question

快问一下。

并行加速和效率之间有什么区别。

由于

Answer 1

如果你有两个工人，在一个天真的世界里，你应该能够在一半的时间里完成一份工作。这是2倍加速。如果两个工人根本没有互动并且独立工作，理论上可以实现2倍的加速。这类问题称为embarassingly-parallel，并不常见。 在这种情况下，两个工人都可以像原始工人一样快地继续工作，即效率达到100％。

Amdahl's Law: 在现实世界的计算中，总会有一些共享资源，因此两个工作者之间会产生一些争用。这意味着两个工人的运行速度可能比原单工人慢一点。

• 效率现在成为衡量每个工人速度下降的指标。假设他们以原始单人工作速度的0.9倍运行，效率现在为90％

• 效率下降也意味着在原来的时间内，工人只完成了90％的工作。所以实际加速从2x下降到1.8x

Answer 2

只需在此处添加技术定义即可。让 T_1 为您的应用程序在1个处理器上完成所需的时间（顺序时间）和 T_p 在 p 核心。然后，加速S被定义为

S = T_1 / T_p

加速测量使用 p 核心时获得的加速度， 相应的效率E定义为

E = T_1 /（p T_p）

效率衡量您并行使用 p 核心的程度。 p 核心的最大理论加速是 p ，但是只有对于令人尴尬的并行应用程序（没有通信且没有其他开销），您才能达到此限制。相应地，最大效率为1（或100％）。在实践中，一个常见的经验法则是应用程序的目标应该是达到至少0.7（或70％）的效率。

Answer 3

一位女士可以在9个月内生孩子。

如果您将9名女士放在案件上，您将无法在1个月内生孩子。这是零加速和11％的效率。

如果您将9名女士放在案件上，您可以在9个月内获得9名婴儿。这是9倍的加速和100％的效率。