Speedup
કોમ્પ્યુટર આર્કિટેક્ચરમાં, સ્પીડઅપ એ એક સંખ્યા છે જે સમાન સમસ્યાની પ્રક્રિયા કરતી બે પ્રણાલીઓના સંબંધિત પ્રદર્શનને માપે છે. વધુ તકનીકી રીતે, તે વિવિધ સંસાધનો સાથે બે સમાન રચનાઓ પર ચલાવવામાં આવતા કાર્યના અમલની ગતિમાં સુધારો છે. સ્પીડઅપની કલ્પના અમદહલના કાયદા દ્વારા સ્થાપિત કરવામાં આવી હતી, જે ખાસ કરીને સમાંતર પ્રક્રિયા પર કેન્દ્રિત હતી. જો કે, કોઈપણ સંસાધન વૃદ્ધિ પછી કામગીરી પરની અસર દર્શાવવા માટે સ્પીડઅપનો વધુ સામાન્ય રીતે ઉપયોગ કરી શકાય છે. વ્યાખ્યાઓ સ્પીડઅપને બે અલગ અલગ પ્રકારના જથ્થા માટે વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય છેઃ વિલંબ અને થ્રુપુટ. સ્થાપત્યની વિલંબતા એ કાર્યની અમલીકરણ ગતિની પારસ્પરિકતા છેઃ જ્યાં v એ કાર્યની અમલીકરણ ઝડપ છે; T એ કાર્યનો અમલીકરણ સમય છે; W એ કાર્યનું અમલીકરણ વર્કલોડ છે. આર્કિટેક્ચરનું થ્રુપુટ એ કાર્યનો અમલ દર છેઃ જ્યાં ρ એ અમલ ઘનતા છે (દા. ત., પાઇપલાઇન્ડ આર્કિટેક્ચર માટે સૂચના પાઇપલાઇનમાં તબક્કાઓની સંખ્યા); A એ અમલ ક્ષમતા છે (દા. ત., સમાંતર આર્કિટેક્ચર માટે પ્રોસેસરોની સંખ્યા). વિલંબતા ઘણીવાર એક્ઝેક્યુશન વર્કલોડના એકમ દીઠ સેકંડમાં માપવામાં આવે છે. થ્રુપુટને ઘણીવાર પ્રતિ સેકન્ડ એક્ઝેક્યુશન વર્કલોડના એકમોમાં માપવામાં આવે છે. થ્રુપુટનો બીજો એકમ ચક્ર દીઠ સૂચનાઓ (આઈ. પી. સી.) છે અને તેનો પારસ્પરિક, સૂચના દીઠ ચક્ર (સી. પી. આઈ.), વિલંબનો બીજો એકમ છે. સ્પીડઅપ પરિમાણહીન છે અને દરેક પ્રકારના જથ્થા માટે અલગ રીતે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે જેથી તે સુસંગત મેટ્રિક હોય. વિલંબમાં ઝડપ વધારવી વિલંબમાં ઝડપ વધારવી એ નીચેના સૂત્ર દ્વારા વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છેઃ જ્યાં સ્થિરતા એ સ્થાપત્ય 1 ના સંદર્ભમાં સ્થાપત્ય 2 ની વિલંબમાં ઝડપ વધારવી છે; L1 એ સ્થાપત્ય 1 ની વિલંબતા છે; L2 એ સ્થાપત્ય 2 ની વિલંબતા છે. વિલંબમાં ઝડપની આગાહી અમદહલના કાયદા અથવા ગુસ્તાફસનના કાયદા પરથી કરી શકાય છે. થ્રુપુટમાં સ્પીડઅપને સૂત્ર દ્વારા વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છેઃ જ્યાં સ્ટ્રુપુટ એ આર્કિટેક્ચર 1 ના સંદર્ભમાં આર્કિટેક્ચર 2 ના થ્રુપુટમાં સ્પીડઅપ છે; ક્યૂ 1 એ આર્કિટેક્ચર 1 નું થ્રુપુટ છે; ક્યૂ 2 એ આર્કિટેક્ચર 2 નું થ્રુપુટ છે. ઉદાહરણો એક્ઝેક્યુશન ટાઈમ્સનો ઉપયોગ કરીને આપણે પ્રોગ્રામના એક્ઝેક્યુશન પર શાખા આગાહીકારની અસરકારકતાનું પરીક્ષણ કરી રહ્યા છીએ. પ્રથમ, અમે પ્રોસેસર પર પ્રમાણભૂત શાખા આગાહીકાર સાથે પ્રોગ્રામ ચલાવીએ છીએ, જે 2.25 સેકન્ડનો અમલ સમય આપે છે. આગળ, અમે એ જ પ્રોસેસર પર અમારા સુધારેલા (અને આશાપૂર્વક સુધારેલા) શાખા આગાહીકાર સાથે પ્રોગ્રામ ચલાવીએ છીએ, જે 1.5 સેકન્ડનો અમલ સમય ઉત્પન્ન કરે છે. બંને કિસ્સાઓમાં એક્ઝેક્યુશન વર્કલોડ સમાન છે. અમારા સ્પીડઅપ સૂત્રનો ઉપયોગ કરીને, આપણે જાણીએ છીએ કે અમારા નવા શાખા આગાહીકારે મૂળ કરતા 1.5x સ્પીડઅપ પ્રદાન કર્યું છે. સૂચના દીઠ ચક્ર અને ચક્ર દીઠ સૂચનાઓનો ઉપયોગ કરીને આપણે સૂચના દીઠ ચક્ર (સીપીઆઈ) માં ઝડપને પણ માપી શકીએ છીએ જે વિલંબતા છે. પ્રથમ, આપણે પ્રમાણભૂત શાખા આગાહીકાર સાથે કાર્યક્રમ ચલાવીએ છીએ, જે 3 નો સીપીઆઈ આપે છે. આગળ, આપણે આપણા સુધારેલા શાખા આગાહીકાર સાથે કાર્યક્રમ ચલાવીએ છીએ, જે 2 નો સી. પી. આઈ. આપે છે. બંને કિસ્સાઓમાં એક્ઝેક્યુશન વર્કલોડ સમાન હોય છે અને બંને આર્કિટેક્ચર પાઇપલાઇન્ડ કે સમાંતર નથી. સ્પીડઅપ સૂત્રનો ઉપયોગ કરીને આપણે ચક્ર દીઠ સૂચનાઓ (આઈ. પી. સી.) માં સ્પીડઅપને પણ માપી શકીએ છીએ, જે થ્રુપુટ છે અને સી. પી. આઈ. નો ઇન્વર્સ છે. સ્પીડઅપ સૂત્રનો ઉપયોગ કરવાથી મળે છે કે આપણે સમાન 1.5x સ્પીડઅપ પ્રાપ્ત કરીએ છીએ, જો કે આપણે વિવિધ જથ્થાને માપ્યું છે. વધારાની વિગતો ચાલો S એ કાર્યના અમલીકરણની ઝડપ અને કાર્યના તે ભાગના અમલીકરણની ઝડપ છે જે સ્થાપત્યના સંસાધનોના સુધારાથી લાભ મેળવે છે. જ્યારે લીનિયર સ્પીડઅપ અથવા આદર્શ સ્પીડઅપ પ્રાપ્ત થાય છે. રેખીય ઝડપ સાથે કાર્ય ચલાવતી વખતે, સ્થાનિક ઝડપને બમણી કરવાથી એકંદર ઝડપ બમણી થાય છે. આ આદર્શ હોવાથી, તેને ખૂબ જ સારી માપનીયતા માનવામાં આવે છે. કાર્યક્ષમતા એ સુધારેલી પ્રણાલીના સંસાધનોના ઉપયોગનું મેટ્રિક છે જેને તેનું મૂલ્ય સામાન્ય રીતે 0 અને 1 ની વચ્ચે હોય છે. રેખીય ઝડપવાળા કાર્યક્રમો અને એક જ પ્રોસેસર પર ચાલતા કાર્યક્રમો 1 ની કાર્યક્ષમતા ધરાવે છે, જ્યારે ઘણા મુશ્કેલ-થી-સમાંતર કાર્યક્રમો 1/ln (s) જેવી કાર્યક્ષમતા ધરાવે છે જે પ્રોસેસરોની સંખ્યા વધવાની સાથે 0 સુધી પહોંચે છે. ઇજનેરી સંદર્ભોમાં, કાર્યક્ષમતા વળાંકનો ઉપયોગ સ્પીડઅપ વળાંક કરતાં ગ્રાફ માટે વધુ થાય છે, કારણ કે ગ્રાફમાં તમામ વિસ્તાર ઉપયોગી છે (જ્યારે સ્પીડઅપ વળાંકમાં અડધી જગ્યા વેડફાય છે); તે જોવાનું સરળ છે કે સિસ્ટમનો સુધારો કેટલી સારી રીતે કામ કરી રહ્યો છે; "સંપૂર્ણ સ્પીડઅપ" વળાંકને આલેખિત કરવાની જરૂર નથી. માર્કેટિંગ સંદર્ભમાં, સ્પીડઅપ વળાંકનો વધુ ઉપયોગ થાય છે, મોટે ભાગે કારણ કે તે ઉપર અને જમણી તરફ જાય છે અને આમ ઓછી માહિતી ધરાવતા લોકોને વધુ સારી દેખાય છે. કેટલીકવાર A પ્રોસેસર્સનો ઉપયોગ કરતી વખતે A કરતા વધુની ઝડપ સમાંતર કમ્પ્યુટિંગમાં જોવા મળે છે, જેને સુપર-લિનિયર સ્પીડઅપ કહેવામાં આવે છે. સુપર-લીનિયર સ્પીડઅપ ભાગ્યે જ થાય છે અને ઘણીવાર શરૂઆત કરનારાઓને મૂંઝવણમાં મૂકે છે, જેઓ માને છે કે જ્યારે એ પ્રોસેસર્સનો ઉપયોગ કરવામાં આવે ત્યારે સૈદ્ધાંતિક મહત્તમ સ્પીડઅપ એ હોવું જોઈએ. નિમ્ન-સ્તરની ગણતરીઓમાં અતિ-રેખીય ઝડપ વધારવાનું એક સંભવિત કારણ એ છે કે આધુનિક કમ્પ્યુટરની વિવિધ મેમરી પદાનુક્રમના પરિણામે કેશ અસર થાય છેઃ સમાંતર કમ્પ્યુટિંગમાં, માત્ર પ્રોસેસરોની સંખ્યામાં જ ફેરફાર થતો નથી, પરંતુ વિવિધ પ્રોસેસરોમાંથી સંચિત કેશનું કદ પણ બદલાય છે. મોટા સંચિત કેશ કદ સાથે, વધુ અથવા તો તમામ કાર્યકારી સમૂહ કેશમાં ફિટ થઈ શકે છે અને મેમરી ઍક્સેસનો સમય નાટ્યાત્મક રીતે ઘટે છે, જે વાસ્તવિક ગણતરી ઉપરાંત વધારાની ઝડપ વધારવાનું કારણ બને છે. બ્લેસ્ટ અમલીકરણ દ્વારા શોધાયેલ જીનોમિક ડેટા જેવા મોટા ડેટાસેટ્સની શોધ કરતી વખતે સમાન પરિસ્થિતિ ઊભી થાય છે. ત્યાં ક્લસ્ટરમાં દરેક નોડ્સમાંથી સંચિત રેમ ડેટાસેટને ડિસ્કમાંથી રેમમાં ખસેડવા માટે સક્ષમ બનાવે છે, જેનાથી જરૂરી સમયમાં ભારે ઘટાડો થાય છે. તેને શોધવા માટે એમપિબ્લાસ્ટ કરો. સમાંતર રીતે બેકટ્રેકિંગ કરતી વખતે સુપર-લીનિયર સ્પીડઅપ્સ પણ થઈ શકે છેઃ એક થ્રેડમાં અપવાદ અન્ય કેટલાક થ્રેડોને અપવાદ સુધી પહોંચે તે પહેલાં વહેલી તકે બેકટ્રેક કરી શકે છે. ઓપ્ટિમાઇઝેશન માટે શાખા-અને-બાઉન્ડના સમાંતર અમલીકરણમાં પણ સુપર-લિનિયર સ્પીડઅપ્સ થઈ શકે છેઃ એક પ્રોસેસર દ્વારા એક નોડની પ્રક્રિયા અન્ય નોડ માટે અન્ય પ્રોસેસરોને કરવાની જરૂર હોય તે કાર્યને અસર કરી શકે છે. એમડહલનો નિયમ ગુસ્તાફસનનો નિયમ બ્રૂક્સનો નિયમ કાર્પ-ફ્લેટ મેટ્રિક પેરેલલ સ્લોડાઉન સ્કેલેબિલિટી રેફરન્સ એનાલિસિસ ઓફ પેરેલલ એલ્ગોરિધમ્સ પણ જુઓ.