У 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 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.
Визначення
Прискорення може бути визначене для двох типів величин: очікування та пропускної здатності.
Очікування архітектури є обернено пропорційним швидкості виконання поставленого завдання:
- де
- v - це швидкість виконання завдання;
- T — це час виконання завдання;
- W — це виконання робочого навантаження завданням.
Пропускна здатність такої архітектури є швидкість виконання завдання:
де
- ρ — це щільність виконання;
- A — це потужність виконання(тобто, кількість процесорів для паралельної архітектури)
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:
де
- Slatency — це прискорення в затримці архітектури 2 по відношенню до архітектури 1;
- L1 — це затримка в архітектурі 1 ;
- L2 — це затримка в архітектурі 2.
Прискорення в затримці може бути передбачене за законом Амдаля або законом Густафсона.
Прискорення у пропускній здатності
Прискорення у пропускній здатності визначається за такою формулою:
де
- Sthroughput — це прискорення у пропускній здатності архітектури 2 по відношенню до архітектури 1;
- Q1 — це пропускна здатність архітектури 1;
- Q2 — 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:
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:
Також ми можемо виміряти прискорення в інструкції за такт, яка є пропускною здатністю та обернено пропорційна такту за інструкцію. Використовуючи формулу прискорення маємо:
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:
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.
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
- Martin, Milo. (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 3 грудня 2015. Процитовано 5 червня 2014.
- Hennessy, John L.; David A., Patterson (2012). Computer Architecture: A Quantitive Approach. Waltham, MA: . с. 46–47. ISBN .
- Baer, Jean-Loup (2010). Microprocessor Architecture: From Simple Pipelines to Chip Multiprocessors. New York: Cambridge University Press. с. 10. ISBN .
Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет
U Vikipediyi ye statti pro inshi znachennya cogo termina Priskorennya znachennya U komp yuternij arhitekturi priskorennya ce proces dlya zbilshennya produktivnosti mizh dvoma sistemami sho pracyuyut nad odniyeyu problemoyu Tehnichno ce pidvishennya shvidkosti vikonannya zavdannya na dvoh odnakovih arhitekturah z riznimi resursami Ponyattya priskorennya pobudovane na zakoni Amdala yakij buv zoseredzhenij na paralelnih obchislennyah Prote priskorennya mozhe buti vikoristane u bilsh zagalnomu plani shob pokazati vpliv na produktivnist pislya bud yakogo zbilshennya resursiv ViznachennyaPriskorennya mozhe buti viznachene dlya dvoh tipiv velichin ochikuvannya ta propusknoyi zdatnosti Ochikuvannya arhitekturi ye oberneno proporcijnim shvidkosti vikonannya postavlenogo zavdannya L 1 v T W displaystyle L frac 1 v frac T W de v ce shvidkist vikonannya zavdannya T ce chas vikonannya zavdannya W ce vikonannya robochogo navantazhennya zavdannyam Propuskna zdatnist takoyi arhitekturi ye shvidkist vikonannya zavdannya Q r v A r A W T r A L displaystyle Q rho vA frac rho AW T frac rho A L de r ce shilnist vikonannya A ce potuzhnist vikonannya tobto kilkist procesoriv dlya paralelnoyi arhitekturi Zatrimka chasto vimiryuyetsya u sekundah na odinicyu vikonannya robochogo navantazhennya Propuskna zdatnist chasto vimiryuyetsya v sekundah na odinicyu vikonannya robochogo navantazhennya Inshoyu chasto vikoristovuvanoyu odiniceyu vimiryuvannya propusknoyi zdatnosti ye kilkist instrukcij za takt Jogo obernena proporcijnist kilkist taktiv za instrukciyu ye she odnim chastim blokom zatrimki Priskorennya ye bezrozmirnim i viznachayetsya po riznomu dlya kozhnogo tipu velichini takim chinom vono ye poslidovnoyu metrikoyu Priskorennya v zatrimci Priskorennya u zatrimci viznachayetsya za takoyu formuloyu S latency L 1 L 2 T 1 W 2 T 2 W 1 displaystyle S text latency frac L 1 L 2 frac T 1 W 2 T 2 W 1 de Slatency ce priskorennya v zatrimci arhitekturi 2 po vidnoshennyu do arhitekturi 1 L1 ce zatrimka v arhitekturi 1 L2 ce zatrimka v arhitekturi 2 Priskorennya v zatrimci mozhe buti peredbachene za zakonom Amdalya abo zakonom Gustafsona Priskorennya u propusknij zdatnosti Priskorennya u propusknij zdatnosti viznachayetsya za takoyu formuloyu S throughput Q 2 Q 1 r 2 A 2 T 1 W 2 r 1 A 1 T 2 W 1 r 2 A 2 r 1 A 1 S latency displaystyle S text throughput frac Q 2 Q 1 frac rho 2 A 2 T 1 W 2 rho 1 A 1 T 2 W 1 frac rho 2 A 2 rho 1 A 1 S text latency de Sthroughput ce priskorennya u propusknij zdatnosti arhitekturi 2 po vidnoshennyu do arhitekturi 1 Q1 ce propuskna zdatnist arhitekturi 1 Q2 ce propuskna zdatnist arhitekturi 2 PrikladiVikoristannya chasu vikonannya Mi testuyemo efektivnist gilki prognozuvannya pid chas vikonannya programi Spochatku mi vikonuyemo programu z standartnoyu gilkoyu prognozuvannya v procesori sho vikonuyetsya 2 25 sekund Dali mi vikonayemo programu z nashoyu modifikovanoyu ta spodivayemosya pokrashenoyu gilkoyu prognozuvannya na tomu samomu procesori yakij pokazav chas vikonannya 1 50 sekundi V oboh vipadkah navantazhennya vikonannya take same Vikoristovuyuchi nashu formulu priskorennya mi znayemo sho S latency L old L new 2 25 s 1 50 s 1 5 displaystyle S text latency frac L text old L text new frac 2 25 mathrm s 1 50 mathrm s 1 5 Nasha nova gilka prognozuvannya nadala 1 5h priskorennya porivnyano z originalom Vikoristannya taktiv za instrukciyu ta instrukcij za takt Mi takozh mozhemo vikoristovuvati priskorennya u taktah za instrukciyu yake ye zatrimkoyu Spochatku mi vikonayemo programu iz standartnoyu gilkoyu prognozuvannya sho daye 3 takti za instrukciyu Dali mi vikonayemo programu z nashoyu modifikovanoyu gilkoyu prognozuvannya yaka daye 2 takti za instrukciyu V oboh vipadkah navantazhennya vikonannya odnakove ta obidvi arhitekturi ne paralelni odna odnij Vikoristovuyuchi formulu priskorennya mayemo S latency L old L new 3 CPI 2 CPI 1 5 displaystyle S text latency frac L text old L text new frac 3 text CPI 2 text CPI 1 5 Takozh mi mozhemo vimiryati priskorennya v instrukciyi za takt yaka ye propusknoyu zdatnistyu ta oberneno proporcijna taktu za instrukciyu Vikoristovuyuchi formulu priskorennya mayemo S throughput Q new Q old 0 5 IPC 0 33 IPC 1 5 displaystyle S text throughput frac Q text new Q text old frac 0 5 text IPC 0 33 text IPC 1 5 Mi dosyagli togo zh priskorennya 1 5h hocha vimiryuvali rizni velichini Dodatkovi detaliNehaj S bude priskorennyam vikonannya zavdannya ta s priskorennya vikonannya tiyeyi chastini programi sho korisna dlya pokrashennya resursiv arhitekturi Linijne priskorennya abo idealne priskorennya vihodit pri S s Koli zadacha vikonuyetsya z linijnim priskorennyam to lokalne priskorennya zbilshuye vdvichi zagalne priskorennya Yak idealnij variant ce vvazhayetsya duzhe horoshoyu masshtabovanistyu Efektivnist yak metrika vikoristannya resursiv modifikovanoyi sistemi viznachayetsya yak h S s displaystyle eta frac S s Jogo velichina zazvichaj stanovit vid 0 do 1 Programi z linijnim priskorennyam ta programi sho pracyuyut z odnim procesorom mayut KKD 1 u toj chas yak bagato vazhkih do rozparalelennya program mayut KKD 1 ln s sho nablizheno do 0 yaksho kilkist procesoriv A s zbilshuyetsya V tehnichnih umovah krivi efektivnosti chastishe vikoristovuyutsya dlya grafiv nizh krivi priskorennya tak yak vsi oblasti grafu korisni koli v krivih priskorennya polovina miscya vitrachayetsya daremno Legshe pobachiti yak dobre pracyuye vdoskonalennya sistemi Ne maye neobhidnosti buduvati krivu idealnogo priskorennya V marketingovomu konteksti krivi priskorennya vikoristovuyutsya chastishe v osnovnomu tomu sho voni jdut vgoru ta vpravo i takim chinom ye krashe do mensh informovanogo PrimitkiMartin Milo PDF Arhiv originalu PDF za 3 grudnya 2015 Procitovano 5 chervnya 2014 Hennessy John L David A Patterson 2012 Computer Architecture A Quantitive Approach Waltham MA s 46 47 ISBN 978 0 12 383872 8 Baer Jean Loup 2010 Microprocessor Architecture From Simple Pipelines to Chip Multiprocessors New York Cambridge University Press s 10 ISBN 978 0 521 76992 1