이것은 숙제입니다. 문제 : 프로그램에는 20 %의 메모리 액세스, 50 %의 곱셈 및 나머지와 관련된 다른 함수에 대한 나머지가 있습니다. 전반적인 속도 향상이 1.2라면 메모리 액세스와 곱셈이 모두 향상되면 속도가 얼마나 빨라질 것인가? Amdahl의 법칙을 사용하여 속도 향상을 찾고 있다면이 방법을 알고 있다고 생각합니다. 그러나이 문제에 접근하여 각
안녕하세요 컴퓨터 아키텍처에서 일하고 있으며 속도 측정을위한 Amdahl의 법칙을 이해하려고합니다. 우리는 듀얼 코어 프로세서가 있다고 가정하고 프로그램 X를 실행합니다. 우리는 프로그램의 3 배 속도를 높이고 8 코어 프로세서를 구입하려고합니다. 이 경우 프로그램 X의 몇 퍼센트의 병렬 처리가 필요합니까?
소개 : 나는 현재 소프트웨어의 조각 작업을하고 어디 벤치 마크 멀티 스레드 하나에 순차적 프로그램. 내 하드웨어에는 24 개의 코어와 16GB의 RAM이 있습니다. 내 프로그램은 Java로 작성되었지만 플로팅 (plotting)의 필요성 때문에 MATLAB에서 실행되었습니다. MATLAB 개방하면 다음 메시지가 표시된다 : Picked up JAVA_TO
나는 alpha-beta 잘라내기를 추가로 구현 한 고전적인 미니 맥스 문제 해결사를 가지고 있습니다. 우리가 사용할 수있는 스레드 실행 N 스레드의 일괄 스레드 당 최소 최대보다 더 많은 노드가 될 때까지 이 반복 심화를 수행 나는 다음과 같은 방법으로 알고리즘을 병렬화. 따라서 직렬 검색에서 깊이 2에서 가능한 9 개의 이동을 얻으면 먼저 4 개의 스레
컴퓨터 아키텍처에서 Amdahl의 법칙은 리소스가 개선 된 시스템에서 예상 할 수있는 고정 작업 부하에서 작업 실행의 이론적 인 속도 향상을 제공합니다. Slatency는 전체 작업의 실행의 지연 시간에 이론적 인 속도 향상이다; 는 시스템 자원의 개선으로 이익을 얻는 작업 부분의 실행 시간을 단축합니다. p은 개선되기 전에 시스템의 리소스를 개선함으로써
"컴퓨터 아키텍처 : A 정량적 접근법 5th ed"를 통해 읽었으며 Amdahl의 법칙을 파악하려고합니다. 시스템의 속도를 높이면 속도가 빨라집니다 특정 비율의 시스템 비율. 특정 요인에 의해 시스템 속도를 높이는 것에 대해 이야기 할 때 이해하기 쉽습니다. 10 배 빠른 시스템. 는 구체적인 예를 제공합니다 : 당신은 특정 하위 시스템이 실행 시간의 7
Martin Thompson이 that a STM that relies on a ref that relies on CAS will ultimately be limited by Amdahl's law을 표시합니다. Amdahl's law은 병렬 프로그램의 최대 성능이 프로그램의 순차적 (비 - 병렬) 부분에 의해 제한된다는 것입니다. 마틴 톰슨은 CAS가 본
Amdahl의 법칙을 사용하여 성능 향상과 직렬 응용 프로그램 부분을 파악하고이를 파악하지 못했습니다. 알려진 은 다음 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 *