在并行计算中，理论上超线性加速是不可能的。但在实践中我们确实看到了这样的情况。 One reason is cache effect但我不明白它起什么作用。此外，还有其他事情，但它们是什么？总之，
如何实现超线性加速？
我是并行计算的初学者。
答案 0 :(得分：16)
假设你有一台8处理器的机器，每个处理器有一个1MB的缓存，你的计算使用6MB的数据。
在1个处理器上，计算将在CPU，缓存和RAM之间进行大量数据移动。在8个处理器上，计算只需要在CPU和缓存之间移动数据。这样你就可以实现超线性加速。
这些数字和此分析已经简化为初学者的论述。
答案 1 :(得分：7)
简而言之，当工作处理器的总量大大低于单个处理器执行的总工作量时，就实现了超线性加速。
这可以通过三种方式实现：
原始顺序算法非常糟糕，在一个处理器上使用算法的并行版本通常会取消超线性加速。
并行算法使用一些搜索，如随机游走，行走的处理器越多，在达到您要查找的内容之前，总共行走的距离就越少。
现代处理器的记忆速度越来越快。通常，它会尝试将您使用的数据保存在快速内存中。我们可以肯定地说，您的数据量大于快速内存量。如果使用n个处理器，则n倍于更快的内存量。更多数据适合快速存储器，这使得在同一任务上花费更少的时间（因此工作量）成为可能。