parallelism-amdahl

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    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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    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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    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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    Amdahl's Law規定,計算其中計算的分數s必須是順序執行的從1個處理器的系統將一個N處理器系統的最大加速最多 1/(S + [(1 - S)/N]) 有誰知道的書籍或筆記,其中的代碼的實際分析,對於一些非平凡的計算,用於確定分數S完成?

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    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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    我對Amdahl定律感到困惑,以確定性能增益和連續應用部分,但未能弄清楚這一點。 已知的是: S(N) = Speedup factor for (N) CPU's N = Number of CPU's f = The part of the program which is executed sequential S(N) = N/(1 + f * (N - 1)) 如果我3倍的有4

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    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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    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?

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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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    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