Программирование на JAVA

Навигация

Технология Hyper-Threading от Intel

Производительности всегда мало

0 1

Hyper-Threading

2 3

Углубляемся в технологию

4 5

Максимум эффективности от Hyper-Threading

6 7

Архитектура IA-64

8 9

Архитектура Е2К

10 11 12 13 14 15

Большие компьютерные системы

Виды параллельной обработки

16 17 18 19 20 21 22

Матричная обработка данных

23 24 25 26

Архитектура мультипроцессорных систем общего назначения

27 28 29

Коммуникационные сети

30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43

Организация памяти в мультипроцессорных системах

44 45 46

Программный параллелизм и общие переменные

47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62

Мультикомпьютерные системы

63 64 65

Общая память и передача сообщений

66 67 68 69 70 71 72 73 74

Производительность мультипроцессорных систем

75 76 77 78 79 80 81 82

Использование технологии параллельного программирования MPI-2

Введение

83 84 85

Кластерные системы и стандарт параллельного программирования MPI

86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99

Математические проблемы параллельных вычислений

100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122

Реклама :




Но иногда встречаются приложения, для которых возможно даже сверхлинейное ускорение. В следую­щем разделе мы приведем пример одного из таких приложений.

Закон Амдала

Рассмотрим параметры, влияющие на производительность мультипроцессорной системы. При усовершенствовании компьютерной системы всегда улучшается какая-то ее часть, но не вся система. Достигаемая при этом степень повышения производительности зависит от влияния «улучшенной» части на работу системы в целом. Данная идея сформулирована Джином Амдалом (Gene Amdahl) и из­вестна как закон Амдала:


где

Snew — коэффициент ускорения в новой системе с внесенным усовершенство­ванием;

Senhanced - коэффициент ускорения при использовании только измененной части системы;

fenhanced - часть времени вычислений в старой системе, которая сокращается благодаря усовершенствованию.

Для мультипроцессорных систем приведенный закон можно сформулировать иначе. Пусть f— это та часть вычислений (в терминах времени), которую можно выполнять в параллельном режиме, Р — количество процессоров в системе, а Sp — коэффициент ускорения по сравнению с последовательным выполнением


<< назад вперед >>