parallelism-amdahl

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在計算機體系結構中，Amdahl定律給出了在固定工作負載下執行任務所需的等待時間的理論加速，這可以期待系統的資源得到改善。 Slatency是在整個任務的執行的等待時間的理論加速; s是從系統資源的改進中受益的部分任務的執行延遲的加速; p是整個任務在改進之前從系統資源的改進中受益的部分的執行時間的百分比。 Slatency = 1/[(1-p) + (p/s)] 這是所有的理論，它迫使我思考，當

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計算機體系結構：加速

這是作業。問題：一個程序有20％的內存訪問，50％的乘法，其餘的與其他功能無關。如果要求整體加速比爲1.2，那麼兩個內存訪問都需要加速多少，如果兩者都得到同樣改善，則需要多少加速。我想我知道如何做到這一點，如果我正在尋找使用阿姆達爾定律的加速或其他方法，但我不知道如何解決這個問題，以找到每個加速，如果他們得到改善一樣。如果它只是在尋找內存訪問，我想我會解決x的公式如下： 1.2 = 1/[

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多線程編程沒有預期的結果

我在使用多線程java程序遇到麻煩。該程序由多線程整數數組和一個切片總和組成。問題是計算時間不會通過增加線程數遞減（我知道在計算時間比線程少的線程之後線程數有限）。我希望看到在限制線程數量之前執行時間的減少（並行執行的好處）。我在run方法中使用變量假使時間「可讀」。 public class MainClass { private final int MAX_THREAD = 8; p

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找不到公式從並行計算加速

我有這個問題，我不太瞭解加速的機制。我有一個程序，有2個執行階段。第一階段需要1個時間單位，並且只能按順序執行。第二階段需要3個時間單位才能執行，但可以並行化。如何計算我可以達到的最大加速比？我不是在尋找答案，而是我需要計算的公式。

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使用CPU的一些數字時並行

假設我們有下面的代碼查找應用程序的最高速度可達： int i,j; for(i=0; i<20; i++) A[i] = A[i] + B[i]; for(j=0; j<8; j++){ C[j] = C[j] + D[j]; E[j] = E[j] + C[j]; } 現在讓我們假設我們有一個可以用來幫助我們14相同CPUS並行計算最終結果。在執行上

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爲什麼比較和交換操作受到Amdahl定律的限制？

Martin Thompson斷言that a STM that relies on a ref that relies on CAS will ultimately be limited by Amdahl's law。 Amdahl's law是並行程序的最大性能受程序的順序（非並行）部分限制。馬丁湯普森是否認爲CAS本質上是不平行的？

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在多核處理器中並行編程的性能測量

嗨我正在研究計算機體系結構，並嘗試瞭解用於加速測量的Amdahl定律。假設我們有雙核處理器並執行程序X.我們要增加3倍速度的程序，我們購買8核心處理器。在這種情況下，程序X應該並行多少百分比？

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-XX：parallelGCThreads = 8是否涉及與Amdahl定律相關的核心數量？

簡介：我目前工作的一個軟件，我用基準多線程一個順序程序。我的硬件有24核心和16GB的RAM。我的程序是用Java編寫的，但是由於需要繪圖而從MATLAB執行。在MATLAB的開口將顯示以下信息： Picked up JAVA_TOOL:OPTIONS: -XX:parallelGCThreads = 8 - Xmx8g -Dsun.java2d.pmoffscreen = false 理論

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實現最大加速

如果只有80％的應用程序執行時間可以並行運行，那麼您可以實現的最大加速比是多少？我做了這樣的事情， 1-.8 = .2 overall speedup = 1/0.2 = 5 我不知道天氣我試圖對還是錯？請澄清。

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Amdahl定律：矩陣乘法

我試圖計算可以並行化的代碼的分數P，應用Amdahl定律並觀察理論最大加速比。我的代碼大部分時間花在乘法矩陣上（使用庫Eigen）。我應該認爲這部分是完全可並行的嗎？