Measure Performence

speedup

• 顺序执行时间 / 并行执行时间

• 在顺序执行的执行时间，选择测试中的最好的measure，使用找到的baseline，而不是自己写的baseline

Efficency

• 用于加速的处理器个数P / P的总数

用处

• 常用于衡量多cpu core的程序
• 希望是接近1，大多数情况都是小于1的
• 超线程加速：使用额外资源，例如cache等，所以efficency大于1
• 对于GPU来说，efficency衡量的就不是很有效了。
  • 对于GPU，一般衡量efficency是将使用的资源与峰值进行比较。

Scalability

• 衡量当计算资源增加时，我们的硬件和软件利用计算资源的能力。表现为当processors增加的时候，speed up的值是多少，好的表现为近似线性关系

• 下图的这个例子里，就不是scalable code

阿姆达尔定律

• $speedup=1 / ( s + p / N )$
  • 当问题规模一定时，提高硬件资源N，以提高speedup。

古斯塔夫森定律

• $W(s)=(1-p)*W +spW$

$W$：在系统加入新资源前，$T$时间内可以完成的任务 $p$：系统中，可以使用并行计算的任务的比例 $(1-p)$：系统中，不可以使用并行计算的任务的比例 $s$：计算资源（初始系统中的计算资源为1） $W(s)$：$T$时间内可以完成的任务，是相关的$s$函数

当问题规模增大的时候，对于相同问题，通过增加硬件资源数可以让work/processor保持稳定。