Характеристика MS Excel для Windows

Звернемося тепер до фактору відсутності максимального паралелізму. Він може проявлятися по-різному. При додаванні n чисел видно, що на першому етапі алгоритму паралелізм максимальний, однак на кожному наступному етапі ступінь паралелізму зменшується вдвічі. Таким чином, у більшості випадків середня ступінь паралелізму алгоритму менше n.

Обміни, конфлікти пам'яті і час синхронізації.

Відсутність максимального паралелізму в алгоритмі і/або незбалансованість навантаження процесорів.

Закон Амдаля

Машинний час паралельної обчислювальної системи коштує гроші, тому однією з цілей конструювання паралельних алгоритмів є досягнення по можливості великих значень ефективності та прискорення. Проте цього не завжди можна досягти: на практиці максимальне прискорення можна отримати лише для тривіальних завдань. Головні чинники, що обумовлюють відхилення від максимального прискорення, такі:

Хоча затримки, пов'язані із синхронізацією, обмінами і конфліктами пам'яті, за своєю природою різні, їх вплив на загальний процес обчислення однаковий: вони сповільнюють його на час, необхідний для підготовки даних, потрібних для подальших обчислень. Тому іноді варто об'єднувати всі три фактори затримки, як це зроблено в наступному визначенні.

Часом підготовки даних називається затримка, викликана обмінами, конфліктами пам'яті або синхронізацією і необхідна для того, щоб розмістити дані, потрібні для продовження обчислень, у відповідних комірках пам'яті.

Розглянемо просту модель, коли частина операцій в алгоритмі виконується одним обчислювачем, а операції, що залишилися виконуються паралельно всіма обчислювачами, тоді:

(6)

де — час, що витрачається на реалізацію алгоритму на одному процесорі, - частка операцій в алгоритмі, виконуваних одним процесором, - частка операцій, що виконуються усіма p процесорами, - загальний час, необхідний для підготовки даних. У разі якщо і , прискорення максимальне: . Передумови даного випадку полягають в тому, що всі операції виконуються з максимальним паралелізмом і відсутні затримки на підготовку даних. У випадку отримуємо формулу, яка називається закон Амдаля:

(7)

Незважаючи на те, що закон Амдаля не враховує багатьох чинників, накладає сильні обмеження на максимально досяжну ефективність паралельного алгоритму.

Дуже важливо на ранніх стадіях розробки алгоритму оцінити його характеристики, щоб визначити, чи буде ця розробка доцільною. Адже може виявитися так, що програму потрібно буде запустити лише кілька разів для отримання результатів. І іноді простіше почекати тиждень, поки відпрацює послідовна програма, ніж на тиждень довше створювати паралельну програму

2. Cтворення та редагування робочої книги у MS Excel

Дата добавления: 2014-01-07