Sun-Ni法とは

Sun-Niの法則は、パフォーマンスを改善しようとする並列処理で使用されるアプローチです。 また、メモリ制限高速化とも呼ばれ、Xian-He Sun教授とLionel M. Ni教授によって提案されました。 この法則は、問題のサイズを拡大し、利用可能なメモリの量によってのみ制限される解決策を見つけようとします。 これは、アムダールの法則とグスタフソンの法則と呼ばれる並列計算で使用される他の2つのアプローチの一般化です。

並列コンピューティングの課題の1つは、システムをスケールアップしたときにシステムのパフォーマンスがどのように向上するかを把握することです。 これを測定するのは難しいため、調査された最もよく知られているスケーラビリティメトリックの1つは高速化です。 スピードアップは、特定の数のプロセッサーで実行されている並列プログラムの実行と、最速の順次プログラムがその問題を解決するのにかかる実行時間に関連しています。 スピードアップアプローチの1つのタイプは、問題のサイズを一定に保ち、問題で動作するプロセッサの数を増やすことです。 これはアムダールの法則と呼ばれ、固定サイズの高速化として知られています。

したがって、Amadhlの法則は、より多くの並列プロセッサを使用して実行時間を短縮しようとし、計算ワークロードを定数として修正します。 基本的には、問題をより短時間で解決しようとします。 対照的に、固定時間高速化としても知られるグスタフソンの法則は、固定時間内に結果を取得しようとし、問題サイズを拡大して、より多くの操作を実行して正確な解を求めます。 これは、時間の制約がある問題に適用されますが、最短時間で解決することは重要ではありません。

メモリ制限高速化アプローチ、またはSun-Niの法則は、メモリサイズとそれがパフォーマンスに与える影響に関係しています。 対処できる問題のサイズは、使用可能なメモリの量に影響されます。 物理メモリが限られているということは、並列コンピューティングアーキテクチャ内の問題を解決するための回避策を見つけるためにより多くの時間が費やされることを意味します。 Sun-Niの法則は、固定時間の高速化で指定された制限時間を満たし、十分なメモリスペースがある場合、利用可能なすべてのメモリを適切に使用するように問題を調整する必要があります。

これがSun-Niの法則であり、式はメモリサイズを考慮し、パフォーマンスに関連付けます。 並列コンピューティングアーキテクチャのすべてのプロセッサには固定メモリがあり、この式は問題のサイズを利用可能なメモリ容量の合計に関連付けます。 Sun-Niの法則で規定されているメモリ制限の高速化は、本質的に、固定時間と固定サイズの高速化の両方を一般化したものです。 プロセッサの数が増えると合計メモリサイズが増えることを考えると、Sun-Niの法則は、そのすべてのメモリスペースをより効率的に利用しようとします。