Метрика Карпа – Флатта - Karp–Flatt metric
Эта статья включает Список ссылок, связанное чтение или внешняя ссылка, но его источники остаются неясными, потому что в нем отсутствует встроенные цитаты.Март 2020 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения) ( |
В Метрика Карпа – Флатта это мера распараллеливание кода в параллельный процессор системы. Этот показатель существует в дополнение к Закон Амдала и Закон Густафсона как показатель степени параллелизации конкретного компьютерного кода. Его предложили Алан Х. Карп и Гораций П. Флатт в 1990 году.
Описание
Учитывая параллельное вычисление, показывающее ускорение на процессоры, где > 1 экспериментально определенная порядковая дробь определяется как метрика Карпа – Флатта, а именно:
Чем ниже значение , тем лучше распараллеливание.
Обоснование
Есть много способов измерить производительность параллельный алгоритм работает на параллельном процессоре. Метрика Карпа – Флатта определяет метрику, которая выявляет аспекты производительности, которые трудно отличить от других метрик. Своего рода псевдо- "вывод" следует из Закон Амдала, который можно записать как:
Где:
- общее время, затраченное на выполнение кода в -процессорная система
- время, необходимое для запуска серийной части кода
- время, необходимое для выполнения параллельной части кода на одном процессоре
- это количество процессоров
с результатом, полученным заменой = 1 т.е. , если мы определим порядковую дробь = то уравнение можно переписать в виде
Что касается ускорение = :
Решая для серийной дроби, мы получаем метрику Карпа – Флатта, как указано выше. Обратите внимание, что это не «вывод» из закона Амдала, поскольку левая часть представляет собой метрика а не математически полученная величина. Приведенное выше рассмотрение просто показывает, что метрика Карпа-Флатта согласуется с законом Амдала.
Использовать
В то время как порядковая дробь e часто упоминается в Информатика литературе, он редко использовался в качестве диагностического инструмента ускорение и эффективность находятся. Карп и Флатт надеялись исправить это, предложив эту метрику. Эта метрика устраняет недостатки других законов и величин, используемых для измерения распараллеливания компьютерного кода. В частности, закон Амдала не учитывает Балансировка нагрузки проблемы, и это не требует накладные расходы во внимание. Использование серийной дроби в качестве метрики дает определенные преимущества по сравнению с другими, особенно при увеличении количества процессоров.
Для задачи фиксированного размера эффективность параллельных вычислений обычно снижается по мере увеличения количества процессоров. Используя последовательную дробь, полученную экспериментально с использованием метрики Карпа-Флатта, мы можем определить, вызвано ли снижение эффективности ограниченными возможностями параллелизма или увеличением алгоритмических или архитектурных накладных расходов.
Рекомендации
- Карп, Алан Х. и Флатт, Гораций П. (1990). «Измерение производительности параллельного процессора». Коммуникации ACM. 33 (5): 539–543. Дои:10.1145/78607.78614.
- Куинн, Майкл Дж. (2004). Параллельное программирование на C с помощью MPI и OpenMP. Бостон: Макгроу-Хилл. ISBN 0-07-058201-7.