كتب قانون أمدال وقانون غوستافسون
اذا لم تجد ما تبحث عنه يمكنك استخدام كلمات أكثر دقة.
قانون أمدال، وقانون غوستافسون (معلومة)
- مقالات مفصلة: قانون أمدال
- قانون غوستافسون
بنظرة مثالية، فإن مقدار التسريع الناتج عن عملية الموازاة سيكون خطيا، أي بمضاعفة عدد عناصر المعالجة ينبغي خفض وقت التشغيل إلى النصف، وبمضاعفته مرة أخرى ينبغي خفض وقت التنفيذ إلى النصف مرة أخرى. ومع ذلك، عدد قليل جدا من الخوارزميات المتوازية تحقق مقدار التسريع المثالي. فمعظمها لديها مقدار تسريع قريب من مقدار التسريع المثالي عند استخدام أعداد قليلة من عناصر المعالجة، والذي يتحول إلى قيمة ثابتة عند استخدام عدد أكبر من عناصر المعالجة.
إن مقدار التسريع المحتمل لخوارزمية في بيئة حوسبة متوازية تحسب باستخدام قانون أمدال، والذي وضعه جين أمدال في ستينيات القرن العشرين. والذي ينص على أن أي جزء صغير من البرنامج لا يمكن موازاته سوف يحد من مقدار التسريع الإجمالي المتاح بعملية الموازاة. أي مشكلة رياضية أو هندسية كبيرة عادة ما تتألف من عدة أجزاء قابلة للموازاة وأجزاء أخرى غير قابلة للموازاة (أجزاء متسلسلة). وتعطى هذه العلاقة من المعادلة :
حيث S هو مقدار تسريع البرنامج (بصفته عاملا من عوامل وقت تنفيذ الخوارزمية التسلسلية الأصلية)، وP هو الجزء القابل للموازاة. إذا كان الجزء غير القابل للموازاة من برنامج يستهلك 10% من وقت التنفيذ، فإنه من غير الممكن أن نحصل على مقدار تسريع أكثر من عشرة أضعاف، بغض النظر عن عدد المعالجات التي تم إضافتها. وهذا يضع حدا أعلى للفائدة من إضافة وحدات تنفيذ متوازية أكثر. "عندما لا يمكن تقسيم مهمة بسبب قيود تمنع عملية التقسيم، فإن تطبيق مزيد من الجهد ليس له تأثير على الجدول الزمني. فحمل الطفل يأخذ تسعة أشهر ولا علاقة لذلك بعدد النسوة".
قانون غوستافسون هو قانون آخر في هندسة الحاسبات، ويرتبط ارتباطا وثيقا بقانون أمدال. ويمكن صياغته على النحو التالي :
حيث P هو عدد المعالجات، S هو مقدار التسريع وα هو الجزء غير القابل للموازاة من هذه العملية. يفترض قانون أمدال أن للمشكلة حجما ثابتا وأن حجم المقطع المتسلسل مستقل عن عدد المعالجات، في حين أن القانون غوستافسون لم يقم بهذه الافتراضات.
