Parallel processing 并行计算效率-核心数或MPI进程数？

我正在一台2+2（超线程）内核机器上测试一个并行程序。并行化是通过MPI例程实现的

在评估并行代码的效率时，我是否必须将速度除以内核数，还是将速度除以MPI进程数

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有人能帮我吗？

两者在某些情况下都有意义，所以这取决于你想衡量什么

例如，可以尝试使用1、2、3和4个MPI进程运行程序，并测量每次运行的加速比。然后，可以将测量值绘制为一个图形，y轴上有加速比，x轴上有MPI进程的数量，从而说明算法的可伸缩性（或不可伸缩性…）（假设仅使用两个MPI进程与在只有两个内核的充分利用的计算机上运行算法是一样的）

效率也是如此

但这种推理只有在MPI进程数小于或等于物理核心数的情况下才有效。例如，如果您尝试在4核机器上使用5个MPI进程，您可能无法获得与在5核机器上相同的加速比，因此这可能无法衡量您想要的加速比--至少不适用于计算范围内的问题

同样，效率也是如此

因此，如果您的MPI进程比物理核多，那么讨论物理核数量的加速和效率才有意义（至少在我看来是如此）。例如，在您的4核机器上继续5个MPI进程示例：假设您得到（仅）通过使用5个MPI进程（例如，因为MPI进程有时会阻塞IO），在一定程度上提高了加速比与4个MPI进程相比，MPI进程数量的效率将下降，但物理核数量的效率将上升。因此，在这种情况下，使用5个MPI进程将优于4个，即使MPI进程数量的效率更低（与使用4个MPI进程相比）

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当然，通常情况下，如果你能提供更多关于你想做什么的信息，回答问题会更容易。

据我所知，你的问题在公式中： 效率（p）=平行时间（p）/p。

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“p”这里是您执行MPI进程的数量。正如cic所提到的，程序员有足够的内核来匹配MPI进程的数量是他们的责任。重复一次，如果您只有2个内核并使用5个MPI进程运行，那么您的效率结果是错误的。同样，如果您有一台8核的机器并使用2个MPI进程运行代码处理你的“p”=2我认为正确的答案是p始终是处理器/内核的数量，因为效率决定了你的代码的性能如何趋于理想值。因此效率的一般公式是

E=您的绩效/最佳绩效

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最佳速度（理想情况）是处理器/内核的数量p.

请帮助！！我很绝望！！！XD谢谢你的帮助！：）我已经构建了我的并行代码来并行化蒙特卡罗模拟。我需要检查我的代码的性能，并计算了衡量3、4、5、6、7、8、9和10 MPI进程的顺序和并行代码执行时间的加速系数：加速（#进程）=时间#顺序/时间#并行（#进程）然后我想检查不同工作负载下不可并行代码（f）的比例是否减少。为了计算f，我使用了相反的阿姆达尔定律：f=（p-加速比（p））/（加速比（p）*（p-1））继续…在我想通过公式：效率（p）=时间\并行（p）/p来评估效率之后，我无法确定p（对于反阿姆达尔定律和效率）是进程数或核心数。这是我的问题！XDI在通过网络连接的PC集群上执行了测量。核心总数为32。在这种情况下，问题不存在，因为我测量了不同数量进程的执行时间（始终<32）。这样我就可以检查什么解决方案（p=#核心或p=#进程）为单机测试和群集测试提供相同比例的非并行化代码。对于不同的工作负载，非并行化代码的比例必须保持不变。对吗？抱歉，您的问题仍然不完全清楚。这是家庭作业问题吗？谢谢您的帮助！：）我认为正确的答案是p总是处理器/核心的数量，因为效率决定了代码的性能如何趋向于理想值。因此效率的一般公式是“E=您的性能/最佳性能”。最佳速度（理想情况）是处理器/核心的数量p。您同意吗？