Speedup
कंप्यूटर वास्तुकला में, स्पीडअप एक संख्या है जो एक ही समस्या को संसाधित करने वाली दो प्रणालियों के सापेक्ष प्रदर्शन को मापती है। अधिक तकनीकी रूप से, यह विभिन्न संसाधनों के साथ दो समान संरचनाओं पर निष्पादित कार्य के निष्पादन की गति में सुधार है। स्पीडअप की धारणा अमदहल के नियम द्वारा स्थापित की गई थी, जो विशेष रूप से समानांतर प्रसंस्करण पर केंद्रित था। हालांकि, किसी भी संसाधन वृद्धि के बाद प्रदर्शन पर प्रभाव दिखाने के लिए स्पीडअप का अधिक सामान्य रूप से उपयोग किया जा सकता है। परिभाषा स्पीडअप को दो अलग-अलग प्रकार की मात्राओं के लिए परिभाषित किया जा सकता हैः विलंबता और थ्रूपुट। एक वास्तुकला की विलंबता एक कार्य की निष्पादन गति का पारस्परिक हैः जहाँ v कार्य की निष्पादन गति है; T कार्य का निष्पादन समय है; W कार्य का निष्पादन कार्यभार है। एक वास्तुकला का थ्रूपुट एक कार्य की निष्पादन दर हैः जहां ρ निष्पादन घनत्व है (उदाहरण के लिए, एक पाइपलाइन्ड वास्तुकला के लिए एक निर्देश पाइपलाइन में चरणों की संख्या); ए निष्पादन क्षमता है (उदाहरण के लिए, एक समानांतर वास्तुकला के लिए प्रोसेसर की संख्या)। विलंबता को अक्सर निष्पादन कार्यभार की प्रति इकाई सेकंड में मापा जाता है। थ्रूपुट को अक्सर निष्पादन कार्यभार प्रति सेकंड की इकाइयों में मापा जाता है। थ्रूपुट की एक अन्य इकाई प्रति चक्र निर्देश (आई. पी. सी.) है और इसका पारस्परिक, प्रति निर्देश चक्र (सी. पी. आई.), विलंबता की एक अन्य इकाई है। स्पीडअप आयामहीन है और प्रत्येक प्रकार की मात्रा के लिए अलग-अलग परिभाषित किया गया है ताकि यह एक सुसंगत मीट्रिक हो। विलम्बता में गति बढ़ाना विलम्बता में गति बढ़ाना निम्नलिखित सूत्र द्वारा परिभाषित किया गया हैः जहाँ विलम्बता वास्तुकला 1 के संबंध में वास्तुकला 2 की विलम्बता में गति बढ़ाना है; L1 वास्तुकला 1 की विलम्बता है; L2 वास्तुकला 2 की विलम्बता है। विलंबता में तेजी की भविष्यवाणी अमदहल के नियम या गुस्ताफसन के नियम से की जा सकती है। थ्रूपुट में स्पीडअप थ्रूपुट में स्पीडअप को सूत्र द्वारा परिभाषित किया जाता हैः जहां स्ट्रूपुट वास्तुकला 1 के संबंध में वास्तुकला 2 के थ्रूपुट में स्पीडअप है; क्यू 1 वास्तुकला 1 का थ्रूपुट है; क्यू 2 वास्तुकला 2 का थ्रूपुट है। उदाहरण निष्पादन समय का उपयोग करते हुए हम एक कार्यक्रम के निष्पादन पर एक शाखा भविष्यवक्ता की प्रभावशीलता का परीक्षण कर रहे हैं। सबसे पहले, हम प्रोसेसर पर मानक शाखा भविष्यवक्ता के साथ प्रोग्राम को निष्पादित करते हैं, जो 2.25 सेकंड का निष्पादन समय देता है। इसके बाद, हम उसी प्रोसेसर पर अपने संशोधित (और उम्मीद से बेहतर) शाखा भविष्यवक्ता के साथ प्रोग्राम को निष्पादित करते हैं, जो 1.5 सेकंड का निष्पादन समय उत्पन्न करता है। दोनों ही मामलों में निष्पादन कार्य-भार समान है। हमारे स्पीडअप सूत्र का उपयोग करते हुए, हम जानते हैं कि हमारे नए शाखा भविष्यवक्ता ने मूल पर 1.5 गुना गति प्रदान की है। प्रति निर्देश चक्र और प्रति चक्र निर्देशों का उपयोग करके हम प्रति निर्देश चक्र (सी. पी. आई.) में गति को भी माप सकते हैं जो एक विलंबता है। सबसे पहले, हम मानक शाखा भविष्यवक्ता के साथ कार्यक्रम को निष्पादित करते हैं, जो 3 का सीपीआई देता है। इसके बाद, हम अपने संशोधित शाखा भविष्यवक्ता के साथ कार्यक्रम को निष्पादित करते हैं, जो 2 का सीपीआई देता है। दोनों ही मामलों में निष्पादन कार्य भार समान होता है और दोनों वास्तुकला न तो पाइपलाइन्ड होती हैं और न ही समानांतर। स्पीडअप सूत्र का उपयोग करके हम प्रति चक्र निर्देशों (आई. पी. सी.) में स्पीडअप को भी माप सकते हैं, जो एक थ्रूपुट है और सी. पी. आई. का व्युत्क्रम है। स्पीडअप सूत्र का उपयोग करने से हम वही 1.5x स्पीडअप प्राप्त करते हैं, हालाँकि हमने अलग-अलग मात्राएँ मापी हैं। अतिरिक्त विवरण एस को किसी कार्य के निष्पादन की गति और कार्य के उस हिस्से के निष्पादन की गति होना चाहिए जो एक वास्तुकला के संसाधनों के सुधार से लाभान्वित होता है। रैखिक गति वृद्धि या आदर्श गति वृद्धि कब प्राप्त की जाती है। रैखिक गति के साथ किसी कार्य को चलाते समय, स्थानीय गति को दोगुना करने से समग्र गति दोगुनी हो जाती है। चूंकि यह आदर्श है, इसलिए इसे बहुत अच्छी मापनीयता माना जाता है। दक्षता उन्नत प्रणाली के संसाधनों के उपयोग का एक मीट्रिक है जिसे परिभाषित किया गया है कि इसका मूल्य आमतौर पर 0 और 1 के बीच होता है। रैखिक गति वाले प्रोग्राम और एकल प्रोसेसर पर चलने वाले प्रोग्रामों की दक्षता 1 होती है, जबकि कई कठिन-से-समानांतर प्रोग्रामों की दक्षता 1/एलएन (एस) होती है जो प्रोसेसर की संख्या बढ़ने के साथ 0 तक पहुंचती है। इंजीनियरिंग संदर्भों में, दक्षता वक्रों का उपयोग अक्सर गति वक्रों की तुलना में ग्राफ के लिए किया जाता है, क्योंकि ग्राफ में सभी क्षेत्र उपयोगी होते हैं (जबकि गति वक्रों में आधा स्थान बर्बाद हो जाता है); यह देखना आसान है कि प्रणाली का सुधार कितनी अच्छी तरह से काम कर रहा है; एक "सही गति" वक्र को प्लॉट करने की कोई आवश्यकता नहीं है। विपणन संदर्भों में, गति-वृद्धि वक्रों का अधिक बार उपयोग किया जाता है, मुख्य रूप से क्योंकि वे ऊपर और दाईं ओर जाते हैं और इस प्रकार कम-जानकार लोगों को बेहतर दिखाई देते हैं। कभी-कभी ए प्रोसेसर का उपयोग करते समय ए से अधिक की गति समानांतर कंप्यूटिंग में देखी जाती है, जिसे सुपर-लीनियर स्पीडअप कहा जाता है। सुपर-लीनियर स्पीडअप शायद ही कभी होता है और अक्सर शुरुआती लोगों को भ्रमित करता है, जो मानते हैं कि जब ए प्रोसेसर का उपयोग किया जाता है तो सैद्धांतिक अधिकतम स्पीडअप ए होना चाहिए। निम्न-स्तरीय गणनाओं में अति-रैखिक गति का एक संभावित कारण आधुनिक कंप्यूटर के विभिन्न स्मृति पदानुक्रमों के परिणामस्वरूप कैश प्रभाव हैः समानांतर कंप्यूटिंग में, न केवल प्रोसेसरों की संख्या में परिवर्तन होता है, बल्कि विभिन्न प्रोसेसरों से संचित कैश का आकार भी बदलता है। बड़े संचित कैश आकार के साथ, अधिक या यहां तक कि सभी कार्यशील सेट कैश में फिट हो सकते हैं और मेमोरी एक्सेस समय नाटकीय रूप से कम हो जाता है, जो वास्तविक गणना के अलावा अतिरिक्त गति का कारण बनता है। एक समान स्थिति तब होती है जब बड़े डेटासेट की खोज की जाती है, जैसे कि ब्लास्ट कार्यान्वयन द्वारा खोजे गए जीनोमिक डेटा। वहाँ एक समूह में प्रत्येक नोड्स से संचित रैम डेटासेट को डिस्क से रैम में स्थानांतरित करने में सक्षम बनाता है जिससे आवश्यक समय में भारी कमी आती है। इसे खोजने के लिए एमपीआईबीएलएएसटी। समानांतर में बैकट्रैकिंग करते समय सुपर-लीनियर स्पीडअप भी हो सकते हैंः एक धागे में एक अपवाद कई अन्य धागे को जल्दी पीछे हटने का कारण बन सकता है, इससे पहले कि वे स्वयं अपवाद तक पहुँच जाएं। अनुकूलन के लिए शाखा-और-बाध्य के समानांतर कार्यान्वयन में भी अति-रैखिक गति बढ़ सकती हैः एक प्रोसेसर द्वारा एक नोड का प्रसंस्करण अन्य नोड्स के लिए अन्य प्रोसेसर को करने की आवश्यकता को प्रभावित कर सकता है। अमडहल के नियम गुस्ताफसन के नियम ब्रूक्स के नियम कार्प-फ्लैट मीट्रिक समानांतर मंदी भी देखें।