性能指标: 并行编程: 加速比和阿姆达尔定律（俄勒冈州立大学讲义）

加速比的定义

• 加速比

如果使用n个内核，则 Speedup（n）为

T1 是一个内核的执行时间，Tn 是 n 个内核的执行时间。P1 是一个内核的性能，Pn 是 n 个内核的性能。
注意，Speedup（n）应大于 1。

• 效率

最大值为1

阿姆达尔定律（Amdahl's Law）

阿姆达尔定律是一个计算机科学界的经验法则，用于评估并行计算系统性能提升的潜力。它告诉我们，当我们对系统的一部分进行加速时，整个系统的加速比受到串行部分比例的限制。

在所有操作中，总有一部分操作本质上是顺序操作，无论如何都无法并行化。这包括读取数据、配置计算、控制逻辑、存储结果等。并行操作可以通过部署多个内核来减少执行时间。串行部分则不能。

阿姆达尔定律的意义

• 并行计算的瓶颈: 阿姆达尔定律表明，即使我们拥有无限多的处理器，系统的整体性能也无法无限地提升。这是因为总有一些部分是无法并行化的，这些串行部分会限制整个系统的加速比。
• 优化并行程序: 通过阿姆达尔定律，我们可以了解到，要想最大程度地提高并行程序的性能，应该尽量减少串行部分的比例，或者找到创新的方法来并行化这些串行部分。
• 评估并行计算系统的性能: 阿姆达尔定律可以帮助我们评估不同并行计算系统的性能，并选择最适合的系统。

阿姆达尔定律的应用

• 计算机体系结构: 在设计计算机体系结构时，阿姆达尔定律可以帮助工程师们权衡不同设计方案的性能。
• 并行算法设计: 在设计并行算法时，阿姆达尔定律可以帮助算法设计师们找到性能瓶颈，并进行优化。
• 高性能计算: 在高性能计算领域，阿姆达尔定律可以帮助研究人员评估不同并行计算系统的性能，并选择最适合的系统来解决大规模科学计算问题。

阿姆达尔定律的局限性

• 理想化模型: 阿姆达尔定律假设系统的各个部分是独立的，并且并行化不会带来额外的开销。但在实际系统中，这些假设并不总是成立。
• 忽略通信开销: 阿姆达尔定律没有考虑并行计算中的通信开销，而通信开销往往是影响并行系统性能的重要因素。
• 不适用于所有情况: 阿姆达尔定律适用于许多并行计算问题，但并不适用于所有情况。对于一些特殊的算法或问题，阿姆达尔定律可能并不适用。

参考资料

• 软件测试精品书籍文档下载持续更新 https://github.com/china-testing/python-testing-examples 请点赞，谢谢！
• 本文涉及的python测试开发库 谢谢点赞！ https://github.com/china-testing/python_cn_resouce
• python精品书籍下载 https://github.com/china-testing/python_cn_resouce/blob/main/python_good_books.md
• Linux精品书籍下载 https://www.cnblogs.com/testing-/p/17438558.html

Gustafson-Barsis(古斯塔夫森) 定律

古斯塔夫森定律是计算机科学中另一个重要的并行计算性能模型，它与阿姆达尔定律在看待并行计算性能提升方面有着不同的视角。加速比 = S + (1 - S)N

阿姆达尔定律主要关注固定大小问题在不同处理器数量下的加速比，而古斯塔夫森定律则更关注随着处理器数量增加，问题规模也随之扩大时的加速比。

简单来说，阿姆达尔定律强调问题规模不变，古斯塔夫森定律强调问题规模可变。

更乐观地看待阿姆达尔定律： 古斯塔夫森-巴里斯观察

特点	阿姆达尔定律	古斯塔夫森定律
问题规模	固定	可变
关注点	并行部分加速的极限	随着处理器数量增加的加速比
应用场景	问题规模有限的情况	大规模问题，如科学计算