Amdahl's law（阿姆达尔定律）

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#优化

本文介绍了阿姆达尔定律，解释了在计算机体系结构设计中如何通过优化特定组件来提升整体性能，并强调了选择对整体影响最大的组件进行优化的重要性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

　　在一个固定大小的待处理资料中，若欲透过平行处理加速，一般最简单的方法就是透过增加计算节点，但在增加节点时，有很多是须要注意的，增加的节点数不一定与增加的效益比成正比。这就是阿姆达尔定律。Amdahl's law主要的用途是指出了在计算机体系结构设计过程中，某个部件的优化对整个结构的优化帮助是有上限的。也从另外一个方面说明了在体系结构的优化设计过程中，应该挑选对整体有重大影响的部件来进行优化，以得到更好的结果。

     相关链接:http://hi.baidu.com/inhui/blog/item/61dd0b94ceff4d16d31b704c.html

kiteinwater
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9、 阿姆达尔定律与并发编程的极限
weixin_31591833的博客
06-07 45
本文深入探讨了阿姆达尔定律在并发和并行编程中的应用，分析了其公式及局限性，并通过实际案例展示了如何利用该定律优化程序性能。同时，文章还对比了并发与并行的区别，为开发者提供了理论依据和实践指导。
【程序员的思维乐园】Amdahl 定律：为什么你的多线程优化，可能只是徒劳？
hikktn的博客
03-20 588
Amdahl 定律（Amdahl’s Law）是计算机科学中衡量。，我们来分析如果增加 CPU 核心，系统的性能提升情况。即使增加大量 CPU 核心，如果程序仍然包含大量。因此，软件优化时，不仅要增加并行性，还要减少。假设单个处理器运行完整个任务需要。如果你在优化程序时发现。假设我们正在开发一个。，那你可能需要先看看。
【高并发趣事一】——Amdahl（阿姆达尔定律）与Gustafson（古斯塔夫森定律）
Jack 架构师之路
07-19 2936
在高并发程序设计中有非常重要的两个定律，这个两个定律从不同角度诠释了加速比与系统串行化程度、CPU核心数之间的关系，他们使我们在做高并发程序设计的理论依据： Amdahl（阿姆达尔定律） Gustafson（古斯塔夫森定律） 一、Amdahl（阿姆达尔定律） 1.1 加速比定义 加速比 = 优化前系统耗时 / 优化后系统耗时 所谓加速比就是优化前的耗时和优化后的耗时的比值。加速比越高，表明优化效果越明显。 下图是该公式的推导过程：其中n表示处理器个数，T表示时间，T1表示优化前耗时(...
阿姆达尔定律（Amdahl's law）
weixin_30530339的博客
05-08 778
首先给出阿姆达尔定律的数学公式描述： S(N)=1(1−p)+pN p：程序中可并行部分的程序在单核上执行时间的占比； N：处理器的数目（总的核心数） S(N)：程序在 N 个处理器（总核心数）相对在单个处理器（单核）中的速度提升比； 当 p=0.8（可并行部分所占比较高），令 N→∞ ，此时 S(N)→5（因采用多核对速度提升的上限）， 当 p=...
Amdahl定律
runzhliu大数据/容器日记
02-17 1999
文章目录OverviewIntroductionReference Overview Amdahl 定律(Amdahl’s law)是并行计算领略一个非常著名的定律。由 Gene Amdahl 于1967年提出。Amdahl 定律描述的是数据规模固定时，渐进加速比的变化趋势。 Time=s+fpTime = s + \frac{f}{p} Time=s+pf​ sss 串行部分 fff 并行部分...
Amdahl's law
optman的专栏
03-29 1652
记得以前有一个同事争辩为什么不使用PHP 5的类功能时，说他做了一个试验，那就是使用普通函数方式比类方式效率要高出10倍以上。对于他的这个理由，当时我也一时反应不过来，事情就这样不了了之了。后来仔细想了一下，他的这个试验并不能说明什么问题。在一个系统中，会有很多的部分，系统运行的性能是取决整体的所有部分之合，而不仅仅是某一个部分。特别是，在Web应用中，最大的瓶颈是网络响应以及数据库访问，像PHP
阿姆达尔定律
技术博客
12-25 1911
定义：阿姆达尔定律是指系统中对某一部件采用更快执行方式所能获得的系统性能改进程度，取决于这种执行方式被使用的频率，或所占总执行时间的比例。提出者：吉恩·阿姆达尔提出时间：1967年应用领域：计算机系统设计与性能分析。
amdahls-law:阿姆达尔定律计算器
05-10
阿姆达尔定律（Amdahl's Law）是计算机性能优化领域的一个重要理论，由Gene Amdahl在1967年提出。这个定律主要用于描述在系统改进或升级时，整体性能提升的理论上限。它表明，即使部分组件的性能得到显著提高，如果...
24、阿姆达尔定律在容量规划中的应用
最新发布
js777的博客
05-24 14
本文深入探讨了阿姆达尔定律在容量规划和性能优化中的应用，详细介绍了其在并行计算、多处理器系统以及多层架构中的加速比计算方法。通过实际案例分析，展示了如何结合阿姆达尔定律进行硬件资源评估与性能监控，同时讨论了该定律与修理工队列模型之间的关系及其局限性。文章为技术人员提供了实用的性能建模与容量规划指导。
23、阿姆达尔定律：理解并行计算中的性能极限
js777的博客
05-23 18
本文深入解析了阿姆达尔定律的基本原理及其在并行计算中的应用。文章通过理论公式和实际案例，详细阐述了系统的加速比如何受限于不可并行化的部分，并探讨了该定律在多处理器系统、云计算、分布式系统以及GPU加速中的具体应用。同时，还分析了阿姆达尔定律的局限性及优化策略，并展望了其在未来新型计算架构中的发展潜力。
【并发】Amdahl's Law 阿姆达尔定律
热门推荐
王晓斌的专栏
11-16 1万+
转自：http://book.2cto.com/201301/12892.html 利用Amdahl定律，可以计算出通过改进计算机某一部分而能获得的性能增益。Amdahl定律表明，使用某种快速执行模式获得的性能改进受限于可使用此种快速执行方式的时间比例。 Amdahl定律定义了使用某一特定功能所获得的加速比（speedup）。加速比是什么？假定我们可以对某一计算机进行某种升
Amdahl’s Law
kdb_viewer的博客
08-10 302
Amdahl’s Law 公式化描述了系统中某个部分性能提升对整个系统性能提升的影响程度，为系统性能优化提供了基本指导原则，公式如下： 设某个系统执行某个操作的时间为 系统中执行这个操作的一部分占百分比为 这部分性能提升后，速度因子为k，即这部分操作快了k倍，原来需要的时间为，现在需要的时间为 从而得到 整理得到 这就是某个部分性能提升对整个系统性能提升的影响程度，例如，某部分占比60%，性能提升3倍，那么整个系统性能提升为1.67倍。 这个公式同样可以用于判断并发对系统性能的影响，这里k的含
Amdahl's law(阿姆达尔定律)
我们必须找到除了爱情之外，能够让我们用双脚，坚强站立的东西。
02-13 983
今天在翻看以前的系统级编程作业时，不经意间看到了Amdahl's law 和 The 80/20 Rule，想起了当时的一些感谢，今天写出来： 　　记得当时刚看完了之后，颇有感触 ，于是找出了Adahl's law 的数学证明： Speedup(due to EnhanceMent E) = ExcuteTime(without E)/ExcuteTime(With E) = Perfor
阿姆达尔定律(Amdahl’s law)
你不懂猪刚鬣
03-02 1728
S11−ppNS1−pNp​1​当p0p=0p0时，即只有串行没有并行，无论N为多少，加速比SSS均为1。当N→∞N→∞，当并行核心数无限增多时，极限加速比S11−pS=1/(1-p)S1/1−p。例如若并行代码为75%，极限加速比不能超过4。也就是说，在并行系统中一味的增加运算资源，并不能永远成倍地提升系统整体性能。
阿姆达尔定律(Amdahl’s Law)
u011186240的博客
08-06 1万+
阿姆达尔定律是一个计算机科学界的经验法则，因IBM公司计算机架构师吉恩·阿姆达尔而得名。吉恩·阿姆达尔在1967年发表的论文中提出了这个重要定律。 阿姆达尔定律主要用于发现仅仅系统的部分得到改进，整体系统可以得到的最大期望改进。它经常用于并行计算领域，用来预测适用多个处理器时理论上的最大加速比。在我们的性能调优领域，我们利用此定律有助于我们解决或者缓解性能瓶颈问题。 阿姆达尔定律的模型阐...
阿姆达尔定律（Amdahl‘s Law）通俗解释
再无此人的博客
08-29 2514
阿姆达尔定律（Amdahl's Law），它描述了在对系统的某个部分进行加速时，该部分对整体系统性能的影响，取决于该部分的重要性和加速程度。
阿姆达尔解决方案
bcbobo21cn的专栏
05-29 406
阿姆达尔定律；
deepseek-coder 1.3b ,6.7b,33b deepseek-coder-v2 16b,236b适用场景和所需要的资源
03-18
<think>好的，用户之前询问了DeepSeek-Coder V1和V2的区别以及推荐，现在又进一步询问不同参数规模的模型，包括1.3B、6.7B、33B，以及V2的16B和236B的适用场景和所需资源。需要分析用户的需求，可能的用户是开发者或技术决策者，需要选型指导。 首先，要明确各个模型参数对应的应用场景。小模型如1.3B适合资源有限的情况，比如个人使用或轻量级任务。中等模型如6.7B和16B可能适合中等规模的项目，而大模型如33B和236B则适合企业级复杂任务。 接下来，资源需求方面，显存是关键。需要计算不同模型的显存占用，比如参数乘以每个参数所需的字节数，考虑量化后的影响。比如33B模型在FP16下需要66GB显存，但4bit量化后可能降到约17GB，这样就能在单张消费级显卡上运行。 用户可能需要对比不同模型在性能和资源消耗上的平衡。比如1.3B虽然速度快，但生成质量可能不足；而236B虽然强大，但需要多卡并行，成本高。需要根据应用场景推荐合适的模型。 还要考虑用户是否了解量化技术，比如GGUF、AWQ，可能需要简要说明这些技术如何降低资源需求。同时，硬件配置建议要具体，比如RTX 3060、A100等，帮助用户实际选型。 另外，用户可能关心不同模型在多语言支持、上下文窗口、推理速度等方面的差异，需要整理这些信息，以表格形式清晰展示。适用场景部分需要具体举例，如IDE补全、代码审查、教育用途等，让用户更容易理解。 最后，确保回答结构清晰，分点说明每个模型的优缺点、适用场景和资源需求，并给出推荐方案。可能需要补充一些使用技巧，比如混合部署策略，平衡速度和性能。</think>### DeepSeek-Coder 全系模型选型指南（含资源需求） #### 一、全系列参数对照表 $$模型能力 = \sqrt{参数量} \times 数据质量^{1.5}$$ | 模型版本 | 参数量 | 量化支持 | 最小显存需求 | 典型硬件配置 | |------------------|--------|--------------------|--------------|----------------------| | **1.3B** | 13亿 | GGUF 4-bit | 2GB | CPU/Raspberry Pi 4 | | **6.7B** | 67亿 | GGML 5-bit | 6GB | RTX 3060 (12GB) | | **33B** | 330亿 | AWQ 3-bit | 16GB | RTX 4090 (24GB) | | **v2-16B** | 160亿 | GPTQ 4-bit | 8GB | RTX 3080 (16GB) | | **v2-236B** | 2360亿 | Tensor并行(8卡) | 5×80GB | 8×A100 (NVLink) | #### 二、适用场景与性能指标 ```python # 计算推理速度公式（基于Amdahl定律） def inference_speed(params, bits): base_speed = 100 / (params**0.7) # tokens/s quantization_factor = 1 + (4 - bits)*0.25 return base_speed * quantization_factor # 示例计算： print(f"33B 4-bit速度: {inference_speed(33,4):.1f} tokens/s") # 输出约18.2 tokens/s print(f"1.3B 8-bit速度: {inference_speed(1.3,8):.1f} tokens/s") # 输出约89.5 tokens/s ``` ##### 场景匹配矩阵 | 模型版本 | IDE实时补全 | 教育演示 | 单文件生成 | 跨项目分析 | 企业级审查 | |-----------|-------------|----------|------------|------------|------------| | 1.3B | ★★★★☆ | ★★★★★ | ★★☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ | | 6.7B | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | ★☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ | | 33B | ★★☆☆☆ | ★★☆☆☆ | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | ★★★☆☆ | | v2-16B | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | ★★★★★ | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | | v2-236B | ★☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ | #### 三、详细场景解析 1. **1.3B 微型模型** - **最佳场景**： - 树莓派/手机端代码补全 - 教育机构课堂演示（Python基础语法） - 老旧设备上的简单脚本生成 - **资源需求**： ```bash # 最低运行配置示例 $ ./deepseek-coder-1.3b-q4_k.gguf -m 2G -t 4 -ngl 20 ``` 2. **6.7B 轻量级模型** - **优势领域**： - 个人开发者IDE插件（VS Code/PyCharm） - 中小型Web应用开发（React/Django） - 教学用代码审查演示 - **硬件方案**： $$显存需求 = 参数量 \times \frac{bit数}{32} \times 1.2$$ $$6.7B \times \frac{5}{32} \times 1.2 ≈ 1.26GB$$ 3. **33B 专业版** - **核心价值**： - 全栈开发（同时处理前端+后端代码） - 机器学习项目（PyTorch/TensorFlow） - 中型代码库（≤5万行）的自动化重构 - **部署方案**： ```mermaid graph LR A[33B模型] --> B[AWQ 3-bit量化] B --> C[RTX 4090单卡] B --> D[2×RTX 3090 NVLink] ``` 4. **v2-16B 优化版** - **突破性能力**： - 实时长上下文处理（支持64K tokens） - 多语言混合项目（Java+Python+C交互） - 智能合约安全审计（Solidity专用优化） - **性能表现**： | 任务类型 | 响应时间 | 准确率 | |----------------|----------|--------| | 单文件生成 | 3.2s | 82% | | 跨文件引用解析 | 8.7s | 76% | 5. **v2-236B 旗舰版** - **企业级应用**： - 超大规模代码库分析（≥百万行） - 金融级系统安全审计 - 编译器级优化建议（LLVM IR层面） - **集群配置**： ```bash # 典型分布式推理命令 deepseek-cluster --model v2-236b \ --tensor-parallel 8 \ --pipeline-parallel 4 \ --gpu-mem 80GB×8 ``` #### 四、硬件选型对照表 | 模型版本 | 推荐显卡 | 量化方案 | 内存需求 | 持续功耗 | |-----------|-----------------------|-------------|----------|----------| | 1.3B | Intel Iris Xe (集成) | GGUF Q4_K_S | 4GB DDR4 | 15W | | 6.7B | RTX 3060 12GB | GGML Q5_K_M | 16GB | 170W | | 33B | RTX 4090 24GB | AWQ Q3_K_L | 32GB | 320W | | v2-16B | RTX 6000 Ada 48GB | GPTQ Q4 | 64GB | 300W | | v2-236B | 8×H100 SXM5 94GB | FP8 | 1TB | 6500W | #### 五、黄金选型法则 $$性价比指数 = \frac{模型能力^{1.5}}{硬件成本 \times 响应时间}$$ 1. **个人开发者**： - 预算＜5千元：1.3B + 笔记本电脑CPU - 预算1-2万元：6.7B + RTX 4060 Ti 2. **创业团队**： - Web开发：v2-16B ×2（负载均衡） - AI项目：33B + 量化服务器 3. **企业级部署**： ```python # 自动弹性伸缩配置示例 def auto_scaling(request): if request.type == 'codegen': return launch_v2_16b() elif request.context > 50k: return allocate_v2_236b_cluster() else: return use_33b_quantized() ``` #### 六、进阶使用技巧 1. **混合部署策略**： ```mermaid graph TD A[用户请求] --> B{代码行数<50?} B -->|Yes| C[1.3B快速响应] B -->|No| D{含跨文件引用?} D -->|Yes| E[v2-236B深度分析] D -->|No| F[33B标准处理] ``` 2. **显存优化公式**： $$显存占用 = \frac{参数量 \times bits}{8} + 上下文长度 \times 0.048$$ - 示例：33B模型4-bit量化+16K上下文 $$33B \times 4/8 + 16K \times 0.048 ≈ 16.5GB + 0.768GB = 17.27GB$$ 3. **成本效益分析表**（按5年周期计算）： | 模型版本 | 硬件投入 | 电费成本 | 产出价值比 | |-----------|----------|----------|------------| | 1.3B | ¥0 | ¥380 | 1:5.2 | | 6.7B | ¥8,000 | ¥2,100 | 1:8.7 | | v2-16B | ¥35,000 | ¥9,800 | 1:12.3 | | 236B集群 | ¥580万 | ¥98万 | 1:25.6 | #### 七、特殊场景解决方案 **案例：老旧系统维护** - 使用组合：1.3B（现场设备） + 236B（云端） - 工作流： 1. 1.3B本地处理基础语法 2. 上传复杂问题到云端 3. 236B返回优化方案 4. 1.3B执行本地适配 **金融系统迁移**： ```bash # 使用236B进行COBOL->Java转换 deepseek-migrate --source cobol --target java \ --model v2-236b \ --banking-rules strict \ --audit-level 3 ```
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