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Amdahl定理

2020-07-05 12:20:43 星期日  阅读：1769

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 系统不仅仅只是硬件，系统是硬件和系统软件互相交织的集合体。它们必须共同协作以达到运行应用程序的最终目的。 Gene Amdahl对提升系统某一部分性能所带来的效果做出了简单却有见的观察。这个观察被称为Amdahl定律。 其主要思想是： `当我们对系统的某个部分加速时，对系统整体性能的影响取决于该部分的重要性和加速程度。` *（举个生活中的列子：比如早上上班需要坐4条地铁，即S1线、6号线、10号线和1号线，现在6号线的运行速度加快了，对整个上班的通勤时间长短的影响取决于6号线需要坐几站，以及6号线在此基础上加速到多少。如果6号线只需要坐一站，那不管6号线有多快，对整个上班通勤时间的影响不是很大。但如果6号线坐的站很多，基本占了通勤线路的80%以上，那6号线的提速将会对通勤时间影响很大）* 假设系统执行某个应用程序需要时间为T_old（上班通勤的总时间），假设系统某部分所需执行时间与该时间的比列为a（乘坐6号线所需时间与整个通勤时间的比列），而该部分性能提升比列为k（6号线提速K倍）。即该部分初始所需要的时间为a*T_old（6号线加速前需要运行的时间），现在需要的时间为(a * T_old) / k 。因此，6号线加速后的总共需要的执行时间： ``` T_new = (a * T_old ) / k + ( 1 - a ) * T_old # 由此可计算得出 T_old / T_new = 1 / [ (1 - a ) + a / k ] ``` 下面具体来计算一下： ``` 还是刚才的问题，早上上班需要坐4条地铁，总共通勤时间为100分钟。其中6号线需要乘坐60分钟（a = 60 / 100 = 60%) ， 现在6号线提速3倍（k= 3 ），则现在所需要的时间为： T_new = (0.6 * 100 / 3 ) + ( 1 - 0.6 ) * 100 = 60分钟 T_old / T_new = 100 / 60 = 1.67 ``` 也就是说，6号线加速三倍的情况下，通勤时间由100分钟降为60分钟，快了1.67倍。 这个计算结果表明，虽然我们对系统的一个主要部分做出了重大改进(6号线提速3倍)，但是获得的系统加速比却明显小于这部分的加速比。这就是Amdahl定律的主要观点——要想要显著加速整个系统，必须提升全系统中相当大的部分的速度。 Amdahl定律有一个有趣的特殊加速情况是`考虑k趋向于正无穷时的效果`，这就意味着我们可以去系统中的某一部分将其加速到一个点，在这个点上，这部分花费的时间可以忽略不计（上面列子中，当6号线加到足够快时，我们可以忽略6号线的乘坐时间）。于是我们得到： ``` T_new = (1 - a ) * T_old 基于上面的例子 T_new = ( 1 - 0.6 ) * 100 = 40 T_old / T_new = 100 / 40 = 2.5 ``` 如果60%的系统能够加速到不花时间的程度，我们获得的净加速比将仍然只有2.5倍。所以，Amdahl定律描述了改善任何过程的一般原则。如果我们想把性能提高2倍或者更高的比列，只有通过优化系统的大部分组件才能获得。 ####并发和并行 数字计算机的整个发展历史中，我们有两个需求是驱动进步的持续动力： 1、我们要计算机做得更多； 2、我们想要计算机运行得更快 专业术语并发：指的是同时具有多个活动的系统； 专业术语并行：指的是用并发来使一个系统运行的更快； 并行可以在计算机系统的多个抽象层次上运用，以下分别展开介绍。 #####1、线程级并发 使用线程，我们可以在一个进程中执行多个控制流。传统意义上，并发执行只是模拟出来的，是通过一台计算机在它正在执行的进程间快速切换来实现的，就好像一个杂耍艺人保持多个球在空中飞舞一样。这种情况下，即使处理器必须在多个任务间切换，大多数实际的计算机也都是一个处理器来完成的。这种配置称为单处理器系统。 当构建一个由单操作系统内核控制的多处理器组成的系统时，我们就得到了一个多处理器系统。多处理器系统是将多个CPU（称为核）集成到一个集成电路芯片上。其中微处理器芯片有4个CPU核，每个核都有自己的L1和L2高速缓存，其中L1的高速缓存又分为两部分（即：一个保存最近取到的指令，另一个存放数据）。这些核共享更高层次的高速缓存，以及到主存接口。 `超线程`，有时称为同时多线程，是一项允许一个CPU执行多个控制流的技术。`假设一个线程必须等到某些数据被装载到高速缓存中，那CPU就可以继续执去执行另一个线程`。举例来说，Intel Core i7处理器可以让每个核执行两个线程，所以一个4核的系统实际上可以并行执行8个线程。 多处理器的使用可以从两方面提高系统性能。 1、减少了在执行多个任务时的模拟并发需要； 2、可以使应用程序运行得更快；当然这必须要求程序是以多线程方式书写的。 #####2、指令级并行 在较低的抽象层次上，现代处理器可以同时执行多条指令的属性称为指令级并行。 早期的微处理器Intel 8086，需要3至10个时钟周期来执行一条指令。最近的处理器可以保持每个时钟周期执行2至4条指令的执行速率。其实每条指令从开始到结束，大约20个或者更多的时钟周期，但是处理器使用了非常多的聪明技巧来同时处理多达100条指令。也就是流水线pipelining的作用。在流水线中，将执行一条指令所需要的活动划分为不同的步骤，将处理器的硬件组织成一系列的阶段。每个阶段执行一个步骤。这些阶段可以并行的执行。 如果处理器可以达到比一个时钟周期执行一条指令更快的执行速率，就称为超标量（super scalar）处理器。大多数现代处理器都支持超标量操作。 #####3、单指令、多数据并行 在最低层次上，许多现代处理拥有特殊的硬件。允许一条指令产生多个可以并行执行的操作。这种方式成为单指令、多数据，即SIMD。