Висновки

Усі без винятку дані, що характеризують продуктивність паралельних обчислювальних систем, мають розглядатися критично. Для цього є цілий ряд причин.

1. Характеристики продуктивності, як показник прискорення і показник масштабності завжди пов'язані з конкретним застосуванням паралельних систем - показники справедливі тільки для даного класу задач і дуже умовно можуть бути поширені на інші задач.

2. Показник прискорення деякої програми стосується тільки одного окремого процесора паралельної системи.

3. В SIMD- системах процесорні елементи, як правило, мають значно меншу потужність в порівнянні з MIMD-процесорами, що може дати на порядок, а то й більше, різницю в оцінках швидкості.

4. Завантаження паралельних процесорів - головна складність в MIMD-системах. У SIMD-системах це не так важливо, бо неактивні процесори не можуть бути використані іншими задачами. Незважаючи на це, показник прискорення обчислюється залежно від характеристик завантаження. Якщо SIMD-програма спробує "включити в роботу" непотрібні ПЕ, то дані завантаження, а з ними і показники прискорення, стануть недійсними. Паралельна програма в цьому випадку буде менш ефективною, ніж за результатами тестування.

5. Порівнюючи паралельну систему (наприклад, векторну) з послідовною (скалярною), не доцільно застосовувати два рази один і той же алгоритм (в паралельній і в послідовній версіях).

Приклад. OETS- алгоритм - типовий алгоритм сортування для SIMD-систем, але для послідовних процесорів найефективнішим є алгоритм Quicksort - в усякому разі Quicksort не може бути так просто переведений в ефективну паралельну програму для SIMD-систем. Порівняння “OETS- паралельного” і “OETS- послідовного” алгоритмів дає хороші результати для паралельної системи, але воно не має практичного глузду!