Universal Scalibility Law：通用扩展定律

最新推荐文章于 2025-06-12 09:42:01 发布
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分类专栏： 数学简介
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阿姆戴尔定律指出，即使在并行计算中，由于部分任务的串行性质，系统的整体性能提升存在上限。理论上的并行时间公式为T(n)=nT(1)，实际受限于串行部分p，导致加速比受限。理想的扩容模型X(n)=λ*n，但实际会因资源争抢和主机间通讯成本影响扩展性。通用扩展定律考虑了这些因素，公式为1+σ(n)+kn(n−1)λn，其中σ(n)表示速度下降，k表示主机通讯时长。

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阿姆戴尔定律（Amdahl’ Law）

对于传统可并行程序

  • 理论上在n台机器运行后的并行时间为：T(n)=T(1)nT(n) = \frac{T(1)}{n}T(n)=nT(1)​
  • 实际上，仅有一部分可并行运行，剩下的必须串行。假设可并行部分为ppp，那么总体时间为T(n)≥(1−p)+pnT(n)\geq (1-p)+\frac{p}{n}T(n)≥
最低0.47元/天 解锁文章
MySQL之可扩展性(一)
Cover_sky的博客
06-24 1085
人们常常把诸如"可扩展性"、"高可用性"以及"性能"等术语在一些非正式的场合用作同一侧，但事实上它们是完全不同的。在前面我们将性能定义为响应时间。我们也可以很精确地定义可扩展性。简要地说，可扩展性表明了当需要增加资源以执行更多工作时系统能够获得划算地等同提升(equal bang for the buck)的能力。缺乏扩展能力的系统在达到收益递减的转折点后，将无法进一步增长。容量是一个和可扩展性相关的概念。
【有啥问啥】浅谈Scaling Law
Chauvin的博客
07-15 2300
在机器学习和深度学习领域，（扩展定律）描述了模型性能（如准确率、损失等）如何随着模型规模（参数数量）、数据量和计算资源（如计算时间、显存等）的变化而变化。这些定律有助于研究人员和工程师理解如何有效地扩展模型以获得更好的性能。在深度学习的早期阶段，人们主要通过经验和试验来确定模型规模和训练数据量。然而，随着模型和数据集的不断增大，这种试验的方法变得越来越昂贵和耗时。因此，理解和应用扩展定律变得越来越重要，它可以帮助我们预估模型性能，合理规划资源。扩展定律为我们提供了理解模型性能如何随规模变化的理论基础。
chapter16 性能调优与架构篇-基础理论和工具
yongchaocsdn的博客
04-18 871
16.1 性能调优理论16.1.1 基础概念资源(resource):物理服务器的功能组件,一些软件资源也可以被衡量,比如线程池、进程数等。系统的运行,需要各种资源,对于资源列表的确定,我们可凭借对系统的了解来确定,也可以通过绘制系统的功能块图的方式来确定要衡量的资源。常见的物理资源如下所示。CPU、CPU核数(core)、硬件线程(hardware thread)、虚拟线程(virtual th...
Amdahl定律
dongliheng的专栏
06-23 1452
有些问题使用越多的资源就能越快地解决——越多的工人参与收割庄稼，那么就能越快地完成收获。另一些任务根本就是串行化的——增加更多的工人根本不可能提高收割速度。如果我们使用线程的重要原因之一是为了支配多处理器的能力，我们必须保证问题被恰当地进行了并行化的分解，并且我们的程序有效地使用了这种并行的潜能。大多数并发程序都与农耕有着很多相似之处，由一系列并行和串行化的片断组成。Amdahl定律描述了在一
性能工程三定律：IT业和性能优化工作的“法律法规”
qq_33240556的博客
04-24 584
我们今天讨论的性能工程相关的三大法则，分别是帕累托法则、阿姆达尔定律和利特尔法则。可以说，这些法则就是IT业和性能优化工作的“法律法规”，有了它们，我们在实际工作中才能做到“有法可依，有法必依”。熟悉并熟练应用这几个法则，对我们的工作是会有很大的帮助的。孟子说：“不以规矩，不能成方圆。”熟悉并熟练应用这几个“规律法则”，对我们的工作是会有很大的帮助的。
并行计算系列-阿姆达尔定律(Amdahl‘s Law)
统计学+代码
07-17 3252
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释了我们现实生产中串行资源争用时候的现象。如下图模型，一个系统中，不可避免有一些资源必须串行访问，这限制了我们的加速比，即
《性能之巅》绪论&方法
最新发布
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06-12 666
动态跟踪技术可对所有软件进行监控，适用于真实生产环境。它利用内存中的CPU指令构建监测数据，能获取定制化性能统计数据，相比系统自带统计，大幅提升观测性，让原本因难以观测而无法处理或难处理的问题得到解决或简化。与传统观测方法对比传统观测方法（如利用系统自带统计分析操作系统内核 ）如同拿着蜡烛在黑屋照亮特定地方，而动态跟踪像手电筒，可按需照亮。动态跟踪工具Dtrace诞生与移植。
有关并行的两个重要定律
codeHaoHao的博客
05-17 1505
本文摘自葛一鸣 老师的《实战java高并发程序设计》一书。因为觉得写得好就摘下来了 将串行程序改造成并发程序，一般来说可以提高程序的整体性能，但是究竟能提升多少，甚至说究竟是否真的可以提高，还是一个需要研究的问题。目前，主要有两个定律对这个问题进行解答，一个是Amdahl定律，另一个是Gustafson定律。 1.Amdahl定律 Amdahl定律是计算机科学中非常重要的定律。它定义了...
《反应式宣言》——The Reactive Manifesto
weixin_33874713的博客
02-27 485
引子 本文比较抽象，不过是Reactive/反应式背后的理念，这些理念在各种各样的Reactive Programming框架上都有落实，细细咀嚼本文，方便大家理解、复用、迁移自己现有的一些知识体系，将其应用到Reactive的系统架构下来。一些词的标准译法还在揣摩，所以会提供A/B这也的形式，欢迎交流。 《反应式宣言》正文 版本 2.0，2014 年 ...
《OpenACC并行程序设计：性能优化实践指南》一 1.3　Amdahl定律及其扩展
weixin_34310369的博客
09-08 653
1.3　Amdahl定律及其扩展 绘制任务运行时间，可以看到并行增加应用程序的扩展行为。并行计算的理论性能：运行在有N个处理单元的并行计算机上，理论上可以获得N倍加速。换一句话说，一个程序运行在10核处理器上可能获得10倍加速（对于固定大小的问题），在支持1000个并发执行线程的GPU上获得1000倍加速。开发人员依据Amdahl定律来讨论并行与串行间的...
MySQL之可扩展性理论与实战：从定律模型到架构设计
wj_rdk的博客
04-29 1222
在数据爆炸式增长的今天，MySQL数据库的可扩展性成为系统架构设计的核心命题。本文旨在与技术爱好者共同探讨可扩展性的理论基础、模型框架及实战策略，通过解析文档中的核心概念，结合通俗案例与图表总结，帮助读者理解如何让MySQL在资源增加时实现高效能扩展。文中将融入Java代码示例，兼顾理论深度与工程实践，助力构建弹性数据库架构。
WebFlux响应式框架快速入门
热门推荐
lic721的博客
07-03 2万+
传统的Spring MVC是基于Servlet API的框架。Spring WebFlux是一套全新的Reactive Web技术栈，实现完全非阻塞支持Reactive Streams背压等特性，并且运行环境不限于Servlet容器（Tomcat、Jetty、Undertow），如Netty等。
【有啥问啥】OpenAI o1的思考之前训练扩展定律、后训练扩展定律与推理扩展定律：原理与应用详解
Chauvin的博客
09-21 2230
前训练扩展定律研究的是模型在预训练阶段，性能如何随着参数规模数据量和计算资源的增加而变化。这类扩展规律揭示了损失函数（Loss Function）如何随训练规模的扩展逐渐降低，但随着模型规模和数据量的增加，性能提升会逐渐趋缓，出现收益递减现象。LNDCL0α⋅N−β1γ⋅D−β2δ⋅C−β3LNDCL0​α⋅N−β1​γ⋅D−β2​δ⋅C−β3​NNN：模型参数规模DDD：训练数据量CC。
（译）MySQL的10个基本性能技巧
weixin_34209851的博客
08-21 223
  原文出处：https://www.infoworld.com/article/3210905/sql/10-essential-performance-tips-for-mysql.html   MySQL的10个基本性能技巧   与所有的关系数据库一样，MySQL正如一头怪兽一般， 它可能会在接到通知的一瞬间陷入停顿，让你的应用程序陷入困境，让你的业务处于危险之中。真是的情...
10个提升MySQL性能的小技巧
weixin_34148508的博客
08-04 169
从工作量分析到索引的三条规则，这些专家见解肯定会让您的MySQL服务器尖叫。 在所有的关系数据库中，MySQL已经被证明了完全是一头野兽，只要通知停止运行就绝对不会让你多等一秒钟，使你的应用置于困境之中，你的工作也承受极大的风险。 不过事实是，普通的错误都在MySQL性能错误的射程之内。所以为了使你的MySQL服务器能够高速运转，提供稳定且持续的服务，消除这些错误是非常有必要的，但是这可能常常...
有一堆袜子，如何用最快速高效的算法来给袜子配对？
流浪的虾壳
05-06 1843
【问题描述】 昨天我在整理从洗衣店洗干净的一堆袜子，发现我用的方法非常不高效。我用了一个最简单的方法：拿到一只袜子，然后从头到尾去找另外一只袜子。用这种方法需要重复平均超过 n/2*n/4=n2/8 双袜子。 作为一个计算机科学家，我在想我应该怎么做？我立马就想到了根据尺寸颜色排序来得到一个复杂度为O(NlogN)的方法。 哈希或其他“非原地”的方法在这里不可取，因为我不可能复制
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