Amdahl Yasası Hesaplayıcısı

Yazar: Neo Huang
Tarafından İncelemesi: Nancy Deng
Son Güncelleme: 2025-04-11 22:42:50
Toplam Kullanım: 4587

Sonuç (Result)

Hızlanma (Speedup): {{ result }}

Powered by @Calculator Ultra
Paylaş
Göm

Birim Dönüştürücü

  • {{ unit.name }}
  • {{ unit.name }} ({{updateToValue(fromUnit, unit, fromValue)}})

Alıntı

Aşağıdaki alıntıyı kullanarak bunu bibliyografinize ekleyin:

{{ citationMap[activeStyle] }}

Find More Calculator

Amdahl Yasası, paralel hesaplamada birden fazla işlemci kullanarak elde edilebilecek maksimum hızlanmayı bulmak için kullanılan bir formüldür. Adını bilgisayar bilimcisi Gene Amdahl'dan almıştır.

Tarihsel Arka Plan

Amdahl Yasası, 1967'de Gene Amdahl tarafından tanıtıldı ve o zamandan beri paralel hesaplamada temel bir kavram haline geldi. Paralel işlemenin sınırlarını ele alır ve birden fazla işlemci kullanmaktan kaynaklanan potansiyel hızlanma hakkında bir fikir verir.

Hesaplama Formülü

Amdahl Yasası şu formülle verilir:

\[ \text{Hızlanma} = \frac{1}{(1 - p) + \frac{p}{n}} \]

Burada:

  • \( p \), bir programın paralelleştirilebilen kısmının oranıdır (0 ile 1 arasında).
  • \( n \), işlemci sayısıdır.

Örnek Hesaplama

Bir programın %60'ı paralelleştirilebiliyorsa (\( p = 0.6 \)) ve 4 işlemci kullanılıyorsa (\( n = 4 \)), hızlanma şu şekilde hesaplanır:

\[ \text{Hızlanma} = \frac{1}{(1 - 0.6) + \frac{0.6}{4}} \approx 1.882 \]

Bu, programın 4 işlemci ile tek bir işlemciye göre yaklaşık 1.882 kat daha hızlı çalışacağı anlamına gelir.

Önemi ve Kullanım Senaryoları

Amdahl Yasası şu açılardan önemlidir:

  1. Paralel Hesaplama Tasarımı: Paralel hesaplama sistemlerinin tasarımını ve optimizasyonunu yönlendirir.
  2. Performans Analizi: Paralelleştirmeden kaynaklanan potansiyel hızlanmayı tahmin etmede yardımcı olur.
  3. Kaynak Tahsisi: Hesaplama kaynaklarını etkili bir şekilde tahsis etme konusunda karar vermeye yardımcı olur.

Sıkça Sorulan Sorular

  1. Amdahl Yasası, paralel hesaplama için ne ifade eder?

    • Özellikle programın önemli bir kısmı paralelleştirilemediğinde, paralel hesaplama ile elde edilebilecek hızlanma için bir sınır olduğunu gösterir.
  2. Amdahl Yasası, iletişim yükü gibi diğer faktörleri dikkate alır mı?

    • Hayır, öncelikle hesaplama kısmına odaklanır ve paralel sistemlerdeki iletişim veya senkronizasyon yüklerini hesaba katmaz.
  3. Daha fazla işlemci eklemek her zaman faydalı mıdır?

    • Amdahl Yasası'na göre, belirli bir noktadan sonra, daha fazla işlemci eklemek hızlanma açısından azalan getiriler sağlar.