Перегляд вихідного коду сторінки Прискорення (комп'ютерна архітектура)

{{Otheruses|Прискорення (значення)}}
У [[Архітектура комп'ютера|комп'ютерній архітектурі]], '''прискорення''' це процес для збільшення продуктивності між двома системами що працюють над однією проблемою. Технічно це підвищення швидкості виконання завдання на двох однакових архітектурах з різними ресурсами. Поняття прискорення побудоване на [[Закон Амдала|законі Амдала,]] який був зосереджений на паралельних обчисленнях. Проте, прискорення може бути використане у більш загальному плані, щоб показати вплив на продуктивність після будь-якого збільшення ресурсів. &nbsp;

== Визначення ==
Прискорення може бути визначене для двох типів величин: очікування та пропускної здатності.<ref name="Martin">{{Cite web|url=http://www.cis.upenn.edu/~milom/cis501-Fall12/lectures/04_performance.pdf|title=Performance and Benchmarking|last=Martin|first=Milo|accessdate=5 червня 2014|archive-date=3 грудня 2015|archive-url=https://web.archive.org/web/20151203221821/https://www.cis.upenn.edu/~milom/cis501-Fall12/lectures/04_performance.pdf}}</ref>

''Очікування архітектури є обернено пропорційним швидкості виконання поставленого завдання:

''
: <math>L = \frac{1}{v} = \frac{T}{W},</math>
: де
* ''v''&nbsp;- це швидкість виконання завдання;
* ''T''&nbsp;— це час виконання завдання;
* ''W''&nbsp;— це виконання робочого навантаження завданням.
''Пропускна здатність такої архітектури є швидкість виконання завдання:''

: <math>Q = \rho vA = \frac{\rho AW}{T} = \frac{\rho A}{L},</math>
де
* ''ρ''&nbsp;— це щільність виконання;
* ''A''&nbsp;— це потужність виконання(тобто, кількість процесорів для паралельної архітектури)<ref name="Martin" />

Затримка часто вимірюється у секундах на одиницю виконання робочого навантаження. Пропускна здатність часто вимірюється в секундах на одиницю виконання робочого навантаження. Іншою часто використовуваною одиницею вимірювання пропускної здатності є кількість інструкцій за такт. Його обернена пропорційність, кількість тактів за інструкцію, є ще одним частим блоком затримки.

Прискорення є безрозмірним і визначається по різному для кожного типу величини, таким чином воно є послідовною метрикою.

=== Прискорення в затримці ===
Прискорення у затримці визначається за такою формулою:<ref>{{Cite book|title=Computer Architecture: A Quantitive Approach|url=https://archive.org/details/computerarchitec00henn_754|last=Hennessy|first=John L.|last2=David A.|first2=Patterson|date=2012|publisher=[[Morgan Kaufmann]]|location=Waltham, MA|pages=[https://archive.org/details/computerarchitec00henn_754/page/n71 46]–47|isbn=978-0-12-383872-8}}</ref>
: <math>S_\text{latency} = \frac{L_1}{L_2} = \frac{T_1W_2}{T_2W_1},</math>
де
* ''Slatency''&nbsp;— це прискорення в затримці архітектури 2 по відношенню до архітектури 1;
* ''L''<sub>1</sub>&nbsp;— це затримка в архітектурі 1 ;
* ''L''<sub>2</sub>&nbsp;— це затримка в архітектурі 2.

Прискорення в затримці може бути передбачене за [[Закон Амдала|законом Амдаля]] або [[Закон Густавсона — Барсіса|законом Густафсона]].

=== Прискорення у пропускній здатності ===
Прискорення у пропускній здатності визначається за такою формулою:<ref>{{Cite book|title=Microprocessor Architecture: From Simple Pipelines to Chip Multiprocessors|url=https://archive.org/details/microprocessorar00baer_825|last=Baer|first=Jean-Loup|date=2010|publisher=[[Cambridge University Press]]|location=New York|pages=[https://archive.org/details/microprocessorar00baer_825/page/n25 10]|isbn=978-0-521-76992-1}}</ref>
: <math>S_\text{throughput} = \frac{Q_2}{Q_1} = \frac{\rho_2A_2T_1W_2}{\rho_1A_1T_2W_1} = \frac{\rho_2A_2}{\rho_1A_1}S_\text{latency},</math>
де
* ''S''<sub>throughput</sub>&nbsp;— це прискорення у пропускній здатності архітектури 2 по відношенню до архітектури 1;
* ''Q''<sub>1</sub>&nbsp;— це пропускна здатність архітектури 1;
* ''Q''<sub>2</sub>&nbsp;— це пропускна здатність архітектури 2.

== Приклади ==

=== Використання часу виконання ===
Ми тестуємо ефективність гілки прогнозування під час виконання програми. Спочатку, ми виконуємо програму з стандартною гілкою прогнозування в процесорі, що виконується 2,25 секунд. Далі, ми виконаємо програму з нашою модифікованою (та сподіваємося покращеною) гілкою прогнозування на тому самому процесорі, який показав час виконання 1,50 секунди. В обох випадках навантаження виконання таке саме. Використовуючи нашу формулу прискорення ми знаємо що:
: <math>S_\text{latency} = \frac{L_\text{old}}{L_\text{new}} = \frac{2.25~\mathrm{s}}{1.50~\mathrm{s}} = 1.5.</math>
Наша нова гілка прогнозування надала 1,5х прискорення порівняно з оригіналом.

=== Використання тактів за інструкцію та інструкцій за такт ===
Ми також можемо використовувати прискорення у тактах за інструкцію, яке є затримкою. Спочатку, ми виконаємо програму із стандартною гілкою прогнозування, що дає 3 такти за інструкцію. Далі, ми виконаємо програму з нашою модифікованою гілкою прогнозування, яка дає 2 такти за інструкцію. В обох випадках навантаження виконання однакове та обидві архітектури не паралельні одна одній. Використовуючи формулу прискорення маємо:
: <math>S_\text{latency} = \frac{L_\text{old}}{L_\text{new}} = \frac{3~\text{CPI}}{2~\text{CPI}} = 1.5.</math>
Також ми можемо виміряти прискорення в інструкції за такт, яка є пропускною здатністю та обернено пропорційна такту за інструкцію. Використовуючи формулу прискорення маємо:
: <math>S_\text{throughput} = \frac{Q_\text{new}}{Q_\text{old}} = \frac{0.5~\text{IPC}}{0.33~\text{IPC}} = 1.5.</math>
Ми досягли того ж прискорення 1,5х хоча вимірювали різні величини.

== Додаткові деталі ==
Нехай S буде прискоренням виконання завдання та s прискорення виконання тієї частини програми, що корисна для покращення ресурсів архітектури. Лінійне прискорення або ідеальне прискорення виходить при S=s.Коли задача виконується з лінійним прискоренням, то локальне прискорення збільшує вдвічі загальне прискорення. Як ідеальний варіант, це вважається дуже хорошою масштабованістю.

''Ефективність як метрика використання ресурсів модифікованої системи визначається як:''
: <math>\eta = \frac{S}{s}.</math>
Його величина зазвичай становить від 0 до 1. Програми з лінійним прискоренням та програми що працюють з одним процесором мають ККД 1, у той час як багато важких до розпаралелення програм мають ККД 1/ln(s), що наближено до 0, якщо кількість процесорів A=s збільшується.<ref name="Martin" />

В технічних умовах,криві ефективності частіше використовуються для графів,ніж криві прискорення,так як 
* всі області графу корисні(коли в кривих прискорення половина місця витрачається даремно);
* Легше побачити як добре працює вдосконалення системи;

* Не має необхідності будувати криву "ідеального прискорення";
В маркетинговому контексті,криві прискорення використовуються частіше,в основному тому що вони йдуть вгору та вправо і, таким чином, є краще до менш інформованого.

== Примітки ==
{{reflist}}

[[Категорія:Паралельні обчислення]]