情報科学 › 研究のための計算の実務 › 並列化と GPU

速度向上と効率

定義 2.1(「並列化と GPU」§2)

ある計算を pp 台(p≥1p \ge 1 は整数。コア・プロセス・計算ノードのいずれでもよい)で実行したときの所要時間を T(p)>0T(p) \gt 0 とする。

S(p)=T(1)T(p),E(p)=S(p)pS(p) = \frac{T(1)}{T(p)}, \qquad E(p) = \frac{S(p)}{p}

をそれぞれ速度向上(speedup)、効率(efficiency)という。T(1)T(1) のうち、台数を増やしても短くならない部分の時間 TsT_{\mathrm{s}} の割合 f=Ts/T(1)f = T_{\mathrm{s}}/T(1) を逐次部分の割合という。

本文で読む(前後の説明と例)→

閉包の状態

定義

定義は閉包の起点です(証明を要しません)。

印の意味: ✓公理まで証明済み ・ △証明あり(閉包未完)・ ※主張のみ。テーマごとの集計は 閉包の状況。

これを使っている定理

証明で明示的に参照している定理は、まだありません。

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