【发布时间】：2014-06-26 02:45:37
【问题描述】：
众所周知，当使用多个处理器时，由于问题的每个分区完全适合，由于缓存效应可能会发生超线性加速，从而通过顺序算法加速内存事务，该顺序算法将多次换入和换出。我看过几十个例子，背后的逻辑很清楚，并行部分解释得很好。
然而，每次他们与顺序算法进行比较时，顺序算法都是一个非常幼稚的解决方案，有一个从 0...N 的大循环。
是否考虑过顺序解决方案可以与并行解决方案相同？ （即对问题进行分区并按顺序解决每个分区，使其适合缓存）。换句话说，只需在一个线程中运行并行解决方案。通过这样做，人们可以期待线性加速，而不是最初想象的超线性。
我在这里缺少什么？对于一个已经出现几十年的概念来说，这种反逻辑似乎太简单了。
这个问题是在一位老师告诉我“超级线性加速是不可能的，你总是可以改进顺序的，以便再次有线性加速”之后提出的。我无法证明相反的情况。
【问题讨论】：
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你必须考虑到数据必须首先从主存移动到 CPU 缓存中（更不用说外部存储 IO）。在并行情况下，通常有更多的内存控制器（在不同的 CPU 插槽或不同的系统板上）和更多的 IO 端口，因此可以通过将数据移入和移出更多的带宽。除非您可以（以某种方式）为串行处理器添加更多内存和 IO 带宽，否则并行加速将保持超线性。
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但是拥有 p 个内存控制器和 p 个处理器只会导致相对于使用 1 个内存控制器和 1 个处理器的线性加速。顺便说一句，我是超线性加速的支持者，只是我很难向我的老师证明这一点。我能找到的最好的是古斯塔夫森定律，它在理论上使用与阿姆达尔定律（固定大小加速模型）不同的方法（固定时间加速模型）接受超线性加速。