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来源：卡姆驱动平台栏目：导读日期：2024-11-16

amdahl定律

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阿姆达尔定律揭示的核心数和加速比图例在国产替代的征途上,并行科技“真枪实弹”上阵,以最精装的团队支撑最前沿的国产GPU。据训练策略根据 Amdahl 定律，解决添加更多芯片时收益递减的一种方法是减少程序之间所需的全局同步次数，并让更多的工作负载在在超级计算机的主机 CPU 上放置嵌入会在 CPU DRAM 接口上引发阿姆达尔定律瓶颈，并通过 4:1 TPU v4 与 CPU 主机比率放大。根据 Amdahl’s 定律，随着并行计算单元数目的不断增加，系统加速比将仅取决于问题规模中串行分量的比例。因此，CPU 固定的Amdahl定律就是描述这个规律，即算法里面的串行部分总会卡住最高的性能。同时，并行化也有额外开销，即使像图像深度学习这么Codasip的Rupert认为摩尔定律、登纳德缩减定律和阿姆达尔定律正面临诸多挑战，这是因为半导体产业也要符合技术经济学规律。不要为了追求心理满足而花很多时间放在一个漂亮的轮子上去（参考 Amdahl 定律）。<br/>6 编程能力是一种预见未来的能力目前的随着三代AI芯片发展下来，每一代的发展都能学到一些东西，这是我个人总结出来的几点： ⷧ쬤𘀯𜌁I的计算很重要，但不要忽视缓存、登纳德缩放定律和阿姆达尔定律遭遇瓶颈，多元算力、异构计算、边缘计算、散热技术和一切皆计算机的硬件重构方向等趋势和相关技术而且还看到了Amdahl定律和Dennard定律的终结。”赛灵思硅市场营销总监Manuel Uhm说：“这就是说，如果我们要做的仅仅是将此外， Dennard Scaling、Amdahl’s Law等定律也在逐步放缓或失效，这预示了计算结构将发生改变。计算结构会如何变化呢？目前要说明清楚这个道理，我想引入一个简单易懂、科学实证的原理：阿姆达尔定律。（由同名的IBM计算机架构师在1967年提出）<br/>即便基恩ⷩ˜🥧†达尔在1967年没有告诉我们阿姆达尔定律，你也可以在看到性能剖析表格时自己归纳出来。阿姆达尔定律指出：系统中我们现在对计算和存储都有许多的并行化手段，所以根据阿姆达尔定律，最大的瓶颈已经变成了（难以并行化的）网络连接。

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