阿姆达尔的法律例子

Question

有人可以帮助我这个例子并告诉我如何处理第二部分吗？

问题是：

  

如果三分之一的天气预报算法本质上是连续的，其余的则是   可并行化，保证150％加速所需的最小核心数是多少   单核实施？

     

II。你的老板将这个数字修改为200％。你的新答案是什么？

非常感谢!!

Answer 1

猜猜：如果算法是1/3序列和2/3并行......我认为你添加的每个核心会使你的性能提高66％......所以增加150％，你会需要3个核心，增加200％，你需要4个。

这是猜测。您的教科书可能会更有帮助：）

Answer 2

如果算法在单个核心上运行并且需要90分钟，则串行部分为30分钟，并行部分为60分钟。

添加CPU：

30表示串行部分，30表示并行部分（60表示半部分与串行部分重叠）。

90/60 =增加150％。

Answer 3

我有点晚了，但这里有答案：

1）增加150％ - ＆gt;至少需要2个核心dbasnett表示;

2）增加200％ - ＆gt;根据Amahld定律至少需要4个核心：

此处，执行计算需要90分钟。 P 是算法的实际增强部分（可并行化部分），它是2/3的90，N是核心数，所以当只有核心时：

你得到1，这意味着100％，这是算法执行标准方式的方式（没有多核加速，因此没有并行化加速）。

现在，我们必须找到前面等式为2的N个核心，其中2表示算法在半个时间内执行（45分钟而不是没有并行化时为90分钟），因此加速率为200％：< / p>

自：

我们看到了：

因此，使用4个核心并行计算2/3的算法，您可以获得200％的加速。同样适用于150％，你会得到2，因为dbasnett已经告诉过你。

非常简单。

请注意，复杂的算法可能意味着其可并行化部分的进一步划分（理论上，每个可并行化部分可以同时具有不同数量的处理单元）：

您可以进一步查看维基百科（还有一个例子）：

http://en.wikipedia.org/wiki/Amdahl%27s_law#Description

无论如何，原则是一样的：

让 T 成为算法需要执行才能完成的时间， A 是它的串行部分，B是可并行化部分，N是并行数CPU，你可以将B分成更小的部分，并对每个部分进行计算：

您可以使用C，D，G等采用M CPU代替N（如果M！= N，加速当然会有所不同）。

最后，当你有更多的CPU无关紧要时，你将会到达这一点，因为：

并且您的算法加速最多将倾向于总执行时间（T）除以仅串行部分（A）的执行时间。

因此，只有当算法的串行部分的执行时间较短时，并行计算才非常方便。