Что касается обработки планирования ресурсов в системе Pointnity, мы потратили некоторое время на обсуждение и исследование между двумя программами. Кроме того, я хотел бы поблагодарить исследовательскую комнату блокчейна Университета Рюкоку за их полную поддержку. Наконец, мы достигли изоскорости и изоскорости-эффективности-C. Между определенными измерениями по-прежнему следуйте предыдущему плану, то есть изоскорости, с помощью изоскорости можно идеально настроить пластичный глобальный отклик системы.
Метод Изоспид может эффективно измерять масштабируемость однородных систем. Перед введением метода изоскорости вам необходимо знать несколько определений:
• Скорость маркировки вычислительного узла — это устойчивая скорость этого узла.
• Скорость маркировки вычислительной системы — это сумма скорости маркировки всех узлов, включенных в систему.
• Предположим, что S — фактическая достигнутая скорость, W — рабочая нагрузка, а T — время выполнения, тогда S=W/T.
• Предположим, что C - скорость маркировки системы, тогда эффективность скорости равна £s=s/C=W/TC.

Предположим, что C, W и T — начальная скорость маркировки, рабочая нагрузка и время выполнения системы соответственно; C, W и T - скорость маркировки, загруженность и время выполнения после увеличения системы соответственно и при этом гарантируют Es=Es', т.е. W /C=W'/T'C', то масштабируемость система может быть выражена как (C, C') = C'W/CW'

· Метод, основанный на коэффициенте ускорения, коэффициент ускорения s — это отношение скорости, которую система может достичь с k вычислительными узлами, к скорости, когда используется только один вычислительный узел. В идеале S(k)…

  • Параллелизм программы — это максимальное количество процессоров, которые могут участвовать в вычислении в определенный момент времени, когда дан бесконечный доступный процессор.
    · Предположим, что (w) — это время, необходимое i процессорам для выполнения работы. w.
    w — рабочая нагрузка программы, степень параллелизма которой равна i, а m — максимальное значение степени параллелизма, то W=∑W.
    • △ — вычислительная мощность программы процессор.
    (1) размер фиксированный коэффициент ускорения
    Когда имеется i процессоров, время для расчета Wi составляет

Когда количество процессоров увеличивается до бесконечности, время выполнения не уменьшается до бесконечности.

В случае рабочего W и бесконечных процессоров
максимальное значение коэффициента ускорения равно c. Коэффициент ускорения с N процессорами

Предположим, что Q(W) — это временная задержка, вызванная взаимным общением N процессоров, когда они не закончили работу, тогда ускорение равно

Этот фиксированный коэффициент скорости описывает взаимосвязь между минимальным временем, необходимым для выполнения задания, и другими факторами в бесконечном пределе процессора и подходит для описания ситуаций, когда рабочая нагрузка не меняется.

(2) Формула фиксированного коэффициента ускорения времени формулирования фиксированного коэффициента ускорения времени исполнения

Где X’ — показатель меняющейся системы. Срок реализации тот же

(3) Ограниченный коэффициент ускорения памяти
Формула для ограниченного коэффициента ускорения памяти:

Где x’ — индикатор измененной системы, M — верхняя граница памяти каждого процессора, а W = g(M), тогда W* = g(NM) = g(Ng-1(w))

(4) Коэффициент универсального ускорения
Универсальное ускорение лучше, чем среда, подходящая для совместного использования виртуальной памяти.

Где cp(i.w) — стоимость p доступных процессоров для выполнения работы W в системе со степенью параллелизма