Linux 阿姆达尔'的准确度如何；什么是法律？

在计算机体系结构中，阿姆达尔定律给出了在固定工作负载下执行任务的延迟的理论加速，这对于资源得到改善的系统来说是可以预期的

Slatency

是整个任务执行延迟的理论加速

s

是任务执行部分延迟的加速，该部分任务得益于系统资源的改善

p

是整个任务的执行时间的百分比，该任务涉及改进前从系统资源改进中受益的部分

Slatency=1/[（1-p）+（p/s）]

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这一切都是理论上的，它让我思考，什么时候它不适用。估计CPU性能的准确度如何？

通常，当你想调整程序的某个部分时，你会制作一个微基准来单独测试它

这并不总是反映它作为完整程序的一部分运行时的行为。（即，在执行您正在调整的部件之间进行其他工作，而不是在一个紧密的循环中。）

e、 g.如果您发现

sin（x）

计算非常昂贵，并将其替换为一个查找表，这可能会在微基准中获胜，因为一个足够小的表在背对背调用时在缓存中保持热状态，其间没有其他工作。类似地，微基准测试性能时，分支预测已启动，并且没有代码缓存压力（这可以使循环展开看起来比实际情况更好）

但这仅仅意味着你对整个程序中函数的

s

的估计是错误的，而不是说阿姆达尔定律不准确。这只是一个使用错误的例子

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然而，这确实会给你的问题带来一个真正的答案：

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加速程序的一部分会导致程序的其他部分出现更多缓存或TLB未命中、分支预测失误等，这违反了阿姆达尔定律。

谢谢。我不知道估计

s

是如此棘手。但这是有道理的。阿姆达勒定律是一个简单的数学关系，从这个意义上说，它是绝对正确的——但它所假设的（或通常在教科书应用程序中假设的）基本性能模型太简单了：程序可以平均分为两部分：一部分受某些“资源改进”的影响（这同样可能是资源的减少）和另一个不受影响的部分。在一个像现代主机这样极其复杂的系统中，通常没有这样明确的划分：正如彼得在上文中解释的那样，一部分的变化会对其他部分产生任意的连锁反应。