編寫運(yùn)行的快的程序有三個(gè)因素：①選擇合適的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)揽涮；②理解編譯器的能力，使用有效的方式讓編譯器能進(jìn)行優(yōu)化搭儒；③對(duì)于運(yùn)算量特別大的程序立美，可能還需要進(jìn)行任務(wù)分解政恍。在這一過(guò)程中可能還需要對(duì)程序的可讀性和運(yùn)行速度進(jìn)行權(quán)衡。
在閱讀這一章節(jié)的過(guò)程中花費(fèi)了大量的時(shí)間對(duì)我自己的自動(dòng)辦公軟件進(jìn)行了優(yōu)化雪标，算是學(xué)以致用。選擇合適的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不在本章的講解內(nèi)容中溉跃，我們從編譯器的能力和局限性講起著重介紹幾種提高程序運(yùn)行速度的方法
1.1 編譯器的局限性
編譯器遵循的一個(gè)優(yōu)化程序的原則是：安全優(yōu)化村刨，也就是說(shuō)為了保證程序的正常運(yùn)行（優(yōu)化后的版本與未優(yōu)化的版本有一致的行為，這不是廢話嗎）編譯器一般都是很保守的撰茎。來(lái)看一個(gè)例子：
從上面的例子不能看出嵌牺，一般情況下twiddle2要求三次存儲(chǔ)器引用（讀*xp，讀*yp龄糊，寫*xp）而中twiddle1要求六次存儲(chǔ)器引用（2次讀*xp逆粹，2次讀*yp，2次寫*xp）炫惩。所以twiddle2的效率要高于twiddle1僻弹，但是如果考慮到xp等于yp，指向存儲(chǔ)器中的同一個(gè)位置的時(shí)候他嚷，我們用twiddle2來(lái)優(yōu)化twiddle1的版本就會(huì)造成程序的運(yùn)行結(jié)果的不同蹋绽。比如當(dāng)xp = yp = 2的時(shí)候，f（twiddle1） = 8 筋蓖；而f（twiddle2） = ?6 這就是我們說(shuō)的編譯器的局限性卸耘。
1.2 表示程序的性能CPE
在繼續(xù)介紹優(yōu)化大法的時(shí)候，我們對(duì)提高程序的性能做一個(gè)量化的參考扭勉，在以后的章節(jié)中好對(duì)比我們的優(yōu)化后版本的執(zhí)行效率鹊奖。
CPE：每元素周期（Cycles Per Element），使用時(shí)鐘周期涂炎，度量每隔周期執(zhí)行了多少條指令忠聚。通常當(dāng)一個(gè)標(biāo)有“4GHz”的處理器，這表示的是處理器時(shí)鐘運(yùn)行頻率4X10的9次方Hz每秒唱捣，那么一個(gè)時(shí)鐘周期就是時(shí)鐘頻率的倒數(shù)两蟀，為0.25納秒。
我們來(lái)看一個(gè)計(jì)算集合值的兩個(gè)函數(shù)震缭，我們假設(shè)有集合a = {1,2,4,5,7,9,10,12,16}集合p為集合a的前置和也就是p={1, 1+2, 1+2+4, 1+2+4+5,1+2+4+5+7赂毯，……1+2+4+5+7+9+10+12+16}
我們有兩種計(jì)算前置和p的方式，psum1和psum2：
psum1是我們通常用到的版本，看起來(lái)也比較順眼党涕，psum2是我們以后要詳細(xì)講解的循環(huán)展開技術(shù)烦感，核心的思想就是每次循環(huán)計(jì)算兩個(gè)元素p[i]和p[i+1]從而減少了循環(huán)的次數(shù)。這個(gè)內(nèi)容我們以后講解膛堤。
來(lái)看一下兩個(gè)函數(shù)的性能對(duì)比手趣，數(shù)據(jù)說(shuō)話：
我們可以很明顯的看出來(lái)肥荔，當(dāng)處理的數(shù)據(jù)量小的時(shí)候绿渣，兩個(gè)版本的區(qū)別不大，但當(dāng)周期在1000以上的時(shí)候燕耿，能處理元素的個(gè)數(shù)就明顯不同了而且這種趨勢(shì)越拉越大中符。
1.3優(yōu)化大法好：一個(gè)程序的進(jìn)化過(guò)程
從大約7萬(wàn)年前的認(rèn)知革命開始，智人的進(jìn)化經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的過(guò)程誉帅，終于實(shí)現(xiàn)了從動(dòng)物到“上帝”的轉(zhuǎn)變淀散，我們將從一個(gè)簡(jiǎn)單的程序示例講起帶領(lǐng)大家一步步實(shí)現(xiàn)這個(gè)過(guò)程，當(dāng)然不會(huì)花費(fèi)上萬(wàn)年的時(shí)間堵第。
① 原始版本：程序示例
有必要解釋一個(gè)combine1函數(shù)的作用：計(jì)算一個(gè)向量的集合
我們的向量有如下數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：
我們定義typedef int data_t吧凉，方便我們用data_t表示不同的int、float踏志、doubule數(shù)據(jù)阀捅。
我們使用： #define IDENT 0 和 #define OP ? +來(lái)對(duì)不同的運(yùn)算進(jìn)行求值，其中OP代表運(yùn)算符號(hào)针余，而IDENT代表不同的初始值饲鄙。
好了，作為一個(gè)起點(diǎn)圆雁，我們來(lái)看看我們的黑猩猩版本：combine1的效率：
的確有點(diǎn)兒慘不忍睹忍级，我們能為他做些什么呢？開始來(lái)進(jìn)行 一些改進(jìn)吧
② 代碼移動(dòng)：消除循環(huán)的低效率
一個(gè)看上去無(wú)足輕重的代碼片段可能隱藏有漸近低效率伪朽，上面combine2只是將求得向量長(zhǎng)度的vec_length移除了循環(huán)外轴咱，因?yàn)橄蛄康拈L(zhǎng)度不會(huì)隨著循環(huán)的進(jìn)行而改變。我們來(lái)看看性能的改變：
③ 減少函數(shù)的調(diào)用
分析：combine2的代碼可以看出烈涮，在循環(huán)的過(guò)程中每次都會(huì)調(diào)用get_vec_element來(lái)訪問向量的元素朴肺，對(duì)于數(shù)組的引用，檢查邊界是合理的坚洽，但分析我們向量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不難看出戈稿，不進(jìn)行邊界檢查我們也能夠進(jìn)行合法的訪問：
就像《葵花寶典》開篇就講到的內(nèi)容，欲練此功揮刀自宮讶舰，當(dāng)我們?cè)谶M(jìn)行循環(huán)體內(nèi)的調(diào)用函數(shù)優(yōu)化的時(shí)候鞍盗，必然會(huì)損害一些程序的模塊性需了，慎用！
④ 消除不必要的存儲(chǔ)器引用
分析：combine3中每次合并計(jì)算會(huì)將值累計(jì)在指針dest指定的位置上般甲，我們來(lái)看看匯編代碼：
從以上匯編代碼中我們看出肋乍，dest的值存放在rbp中，每次循環(huán)敷存，要先讀rbp到xmm0住拭，計(jì)算后的結(jié)果又會(huì)重新寫入到rbp中去，這樣寫很浪費(fèi)历帚。我們能夠消除這樣不合理的引用：
我們使用局部變量acc保存累計(jì)計(jì)算的結(jié)果，這樣就消除了每次循環(huán)都要對(duì)存儲(chǔ)器進(jìn)行取值和寫回杠娱，使得程序性能有顯著的提高挽牢。
1.4 理解現(xiàn)代處理器分析combine4的效率瓶頸
到目前為止的優(yōu)化都不依賴于機(jī)器的特性，我們將學(xué)習(xí)現(xiàn)代處理器的一些知識(shí)摊求，比如：關(guān)鍵路徑禽拔、延遲界限以達(dá)到處理器級(jí)別的優(yōu)化。
上圖是一個(gè)簡(jiǎn)易的處理器框架圖室叉，在實(shí)際的處理中睹栖，處理器同時(shí)對(duì)多條指令求值（指令級(jí)并行），同時(shí)又呈現(xiàn)出一種簡(jiǎn)單的順序執(zhí)行的現(xiàn)象茧痕。 整個(gè)框架分為兩個(gè)大部分：指令控制單元（ICU）和指令執(zhí)行單元（EU）野来，前者負(fù)責(zé)從存儲(chǔ)器中讀出指令序列，生成對(duì)數(shù)據(jù)的基本操作踪旷。后者負(fù)責(zé)執(zhí)行曼氛。我們分別進(jìn)行講解：
指令控制單元（ICU）：ICU從指令高速緩存（包含最近訪問的指令）中讀取指令，通常在ICU當(dāng)前執(zhí)行指令很早之前就開始取指令野，譯碼并發(fā)送到EU單元執(zhí)行舀患。當(dāng)遇到了分支指令的時(shí)候：處理器采用分支預(yù)測(cè)，投機(jī)執(zhí)行气破，在未確定該執(zhí)行哪些操作的時(shí)候就對(duì)不同的分支目標(biāo)地址進(jìn)行取值和譯碼甚至執(zhí)行聊浅。如果預(yù)測(cè)錯(cuò)誤就回到最初的位置。使用投機(jī)執(zhí)行技術(shù)求得的值不會(huì)存放在寄存器和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器中现使，寄存器中的退役單元控制著寄存器的更新低匙，只有當(dāng)所有的分支都確定是正確的時(shí)候，指令才會(huì)退役朴下，所有對(duì)寄存器的更新才會(huì)實(shí)際執(zhí)行努咐，否則清空該指令。
指令譯碼：將實(shí)際的指令轉(zhuǎn)化為一組基本的操作 addl %eax殴胧，4（%edx）轉(zhuǎn)為：①?gòu)拇鎯?chǔ)器中加載一個(gè)值到處理器中渗稍；②將加載的值加上eax佩迟；③重新寫回到存儲(chǔ)器中
指令執(zhí)行單元（EU）：接受指令譯碼傳來(lái)的一組操作，然后分配到功能單元中竿屹，這些功能單元包括：分支报强、乘除、加法拱燃、加載和寫存儲(chǔ)器秉溉。其中對(duì)存儲(chǔ)器的訪問，通過(guò)加載和存儲(chǔ)功能單元對(duì)數(shù)據(jù)高速緩存的訪問來(lái)實(shí)現(xiàn)碗誉。
召嘶！寄存器重命名機(jī)制的實(shí)現(xiàn)方式：
先來(lái)看看什么是寄存器重命名：
指令4,5,6在功能上并不依賴于1,2,3的執(zhí)行，但是必須要等待1,2,3完成之后才能執(zhí)行4.
通過(guò)改變一下寄存器的名字可以解除限制：
實(shí)現(xiàn)方式：當(dāng)一條更新R1為R2指令譯碼時(shí)哮缺，將[r（R1）弄跌，t（R2）] 的對(duì)應(yīng)關(guān)系加入到一張表中，隨后當(dāng)圖1指令4需要再次訪問到R1的時(shí)候尝苇，發(fā)送到執(zhí)行單元的值會(huì)將R2作為操作數(shù)源的值铛只，而當(dāng)M[2048]完成賦值任務(wù)以后，會(huì)形成（v糠溜，t）的結(jié)果淳玩，指明標(biāo)記的結(jié)果M[2048]。所有等待R2的值都會(huì)使用v作為源值轉(zhuǎn)發(fā)非竿。這樣做的好處就是值可以從一個(gè)操作直接轉(zhuǎn)發(fā)到另一個(gè)操作蜕着，而不是寫到寄存器文件再讀出來(lái)。
我們學(xué)習(xí)了一些基礎(chǔ)的知識(shí)汽馋，我們重新來(lái)分析一下combine4的一些特性：
我們所熟悉的指令譯碼器侮东，會(huì)將以上這4條指令擴(kuò)展為5個(gè)步驟：
我們簡(jiǎn)單的來(lái)理解一下mulss指令的兩個(gè)操作：load指令加載rax、rdx的值并將計(jì)算的結(jié)果直接傳入到mul指令中豹芯，與xmm0進(jìn)行乘法運(yùn)算并將結(jié)果寫入到xmm0中悄雅。
我們重新畫一下上圖的內(nèi)容，使得結(jié)果看起來(lái)更清晰一些：
圖b中我們刪除了白色區(qū)域（無(wú)相關(guān)項(xiàng)）和沒有修改寄存器的部分铁蹈，只留下了循環(huán)執(zhí)行過(guò)程中對(duì)xmm0和rdx迭代進(jìn)行的一系列操作宽闲。
終結(jié)一下：我們可以看出，兩大關(guān)鍵鏈條分別是：mul對(duì)acc的操作握牧，和add對(duì)i的操作容诬，而左邊的mul鏈條會(huì)成為關(guān)鍵路徑。通過(guò)對(duì)處理器結(jié)構(gòu)的分析沿腰，我們接下來(lái)不難看出览徒，要再一步進(jìn)行優(yōu)化，就只有對(duì)關(guān)鍵路徑進(jìn)行優(yōu)化了颂龙。（繼續(xù)講解循環(huán)展開技術(shù)）
1.5 循環(huán)展開：一場(chǎng)真正意義上的進(jìn)化（combine5）
還是以我們之前講到的向量為例：
我們假設(shè)有集合a = {1,2,4,5,7,9,10,12,16}使用combine函數(shù)進(jìn)行求和運(yùn)算：我們模擬計(jì)算機(jī)的執(zhí)行順序习蓬，一步步在草圖上分析combine5代碼實(shí)現(xiàn)的功能纽什。
總結(jié)：我們之所以將limit定義為length-1躲叼，是向量的長(zhǎng)度不一定是2的倍數(shù)芦缰，如上圖中的9，為了不至于在第一次循環(huán)中越界訪問枫慷，我們將limit設(shè)置為length-1.雖然我們用到了兩次循環(huán)让蕾，但循環(huán)展開大大縮短的關(guān)鍵路徑，提高了效率或听。我們將這個(gè)思想歸納為循環(huán)展開k次探孝，k < length + 1 ，我們上面講的內(nèi)容就是k=2次誉裆，一次計(jì)算2個(gè)元素的和再姑。我們看看效率的提升：
注：為什么浮點(diǎn)運(yùn)算的沒有性能的提升？雖然展開了兩次循環(huán)找御，但是必須要順序的執(zhí)行，所以沒有性能的提升绍填。
1.6 進(jìn)一步優(yōu)化：提高并行性（combine6霎桅、combine7）
分析：我們將累積變量放在一個(gè)單獨(dú)的acc中，在前面的計(jì)算完成前讨永，不能計(jì)算新的acc值
性能對(duì)比圖：
怎樣理解combine6帶來(lái)的性能提升：
我們看到唯一不同的地方在與循環(huán)①（標(biāo)號(hào)12）處代碼中，加入兩個(gè)累積變量：acc0和acc1卿闹，這樣做有什么好處呢揭糕？
acc = (acc OP data[i]) OP data[i+1]; ? 轉(zhuǎn)變?yōu)椋?/b>
acc0 = acc0 OP data[i]; ? 和 ?acc1 = acc1 OP data[i+1];
我們?cè)賮?lái)看看圖形化的數(shù)據(jù)分析：
這樣一來(lái)關(guān)鍵路徑就成了兩路并行，效率大大提升了：
還有沒有其他方法能打破順序相關(guān)而提高效率锻霎？來(lái)看看combine7變種：
標(biāo)號(hào)12的語(yǔ)句中與combine5相比著角，只是結(jié)合方式發(fā)生了變化，將：
acc = (acc OP data[i]) OP data[i+1] ?變成了 acc = acc OP （data[i] OP data[i+1]）
我們來(lái)對(duì)比一下combine5和combine7兩個(gè)版本的數(shù)據(jù)流圖：
在combine7的版本中旋恼，第一個(gè)mul通過(guò)兩個(gè)load指令將i和i+1的乘機(jī)計(jì)算出來(lái)吏口，然后交給第二個(gè)mul將乘積累積到xmm1（acc）中。就不像combine5中的load mul順序執(zhí)行冰更，必須等到第一個(gè)load mul執(zhí)行完成以后才能進(jìn)行第二次load和mul操作产徊。我們將combine7的模型復(fù)制幾次就能看的關(guān)鍵路徑變成了n/2個(gè)操作，這就帶來(lái)了性能的提升：
總結(jié)：到目前為止舟铜，我們已經(jīng)完成了從combine1到combine7的進(jìn)化，帶來(lái)了至少10倍以上的效率提高奠衔，我們發(fā)現(xiàn)循環(huán)展開谆刨、并行累積值在多個(gè)變量中塘娶，是可靠的提高程序性能的方法。那還有那些限制因素呢制約著程序的性能呢痴荐？
一些限制因素：
① 寄存器溢出：當(dāng)我們的并行度超過(guò)了可用的寄存器數(shù)量血柳，編譯器就會(huì)將結(jié)果溢出到棧中，性能就會(huì)急劇下降生兆，筆記訪問存儲(chǔ)器的時(shí)間要長(zhǎng)很多难捌。
② 避免分支預(yù)測(cè)和預(yù)測(cè)錯(cuò)誤處罰：1> 不要過(guò)分關(guān)心可預(yù)測(cè)的分支，因?yàn)閹?lái)的性能差異很醒荒选根吁；2> 書寫適合用條件傳送實(shí)現(xiàn)的代碼。
1.7理解存儲(chǔ)器性能
分析：為什么要理解存儲(chǔ)器的性能合蔽？
當(dāng)我們要處理的數(shù)據(jù)小于1000個(gè)元素的向量击敌，數(shù)據(jù)量不會(huì)超過(guò)8000個(gè)字節(jié)，這些內(nèi)容都會(huì)存放在多個(gè)高速緩存存儲(chǔ)器中拴事，已方便我們快速訪問沃斤。接下來(lái)我們會(huì)研究在高速緩存中的加載和存儲(chǔ)操作對(duì)性能的影響，充分利用高速緩存來(lái)編寫高效率的代碼
加載的性能：
我們?cè)趯?duì)鏈表的訪問中刃宵，可以看出加載函數(shù)對(duì)性能的影響衡瓶，舉個(gè)例子：
我們來(lái)看看ls = ls->next這句的匯編代碼：
在標(biāo)號(hào)3中，使用movq指令牲证，加載值到rdi寄存器中哮针，而加載操作又依賴于rdi來(lái)計(jì)算加載的位置，也就是說(shuō)坦袍，必須要等到前一次加載完成才能進(jìn)行下一次循環(huán)十厢。這個(gè)函數(shù)的CPE等于4也就是說(shuō)加載的延遲為4.
存儲(chǔ)的性能：
分析：從理論上來(lái)講，存儲(chǔ)操作并不影響任何寄存器的值捂齐，不會(huì)產(chǎn)生任何數(shù)據(jù)相關(guān)蛮放。而只有加載操作是受存儲(chǔ)的影響的，因?yàn)橹挥屑虞d操作讀取的是有存儲(chǔ)器寫操作的值奠宜。
寫讀的相關(guān)性：
為了討論寫和讀的相關(guān)性筛武，我們來(lái)看看上述代碼的兩種不同的情況：假設(shè)a[0]=-10,a[1]=17:
舉例A中可以看出，初始化的條件下a{-10挎塌，17}徘六，val = 0， cnt = 3榴都；當(dāng)程序開始執(zhí)行循環(huán)的時(shí)候待锈，寫操作：*dest = val 而讀操作：val = （*src）+1訪問的分別是不同位置，a[0]和a[1]嘴高。就是我們前面說(shuō)過(guò)的數(shù)據(jù)不相關(guān)竿音。
而舉例B的情況就完全不一樣了和屎，dest和src操作的是同一塊位置a[0]，一個(gè)存儲(chǔ)器讀的結(jié)果依賴于一個(gè)最近的存儲(chǔ)器的寫春瞬。為什么讀寫相關(guān)以后程序的性能就降低了柴信？我們來(lái)看看加載和存儲(chǔ)單元的內(nèi)部構(gòu)造：
在上圖的內(nèi)部構(gòu)造中，我們發(fā)現(xiàn)存儲(chǔ)單元多了一個(gè)存儲(chǔ)緩沖區(qū)宽气，這樣做有一個(gè)好處就是随常，當(dāng)一些列存儲(chǔ)操作開始執(zhí)行的時(shí)候，不需要等待高速緩存更新完成就能夠開始執(zhí)行了萄涯。而當(dāng)一條加載操作發(fā)生的時(shí)候绪氛，加載單元必須先檢查存儲(chǔ)緩沖區(qū)，看看有沒有相匹配的條目涝影，如果匹配成功就從存儲(chǔ)緩沖區(qū)中取出數(shù)據(jù)作為加載的結(jié)果枣察。
上圖的內(nèi)容有點(diǎn)兒亂，我們來(lái)說(shuō)明一下：
①指令movl被譯碼成兩個(gè)操作：s_addr和s_data其中前者負(fù)責(zé)計(jì)算存儲(chǔ)器的地址燃逻，并在存儲(chǔ)緩沖區(qū)中創(chuàng)建一個(gè)條目序目，設(shè)置地址字段；后者負(fù)責(zé)設(shè)置該條目的數(shù)據(jù)字段伯襟；
②s_addr同s_data右邊的箭頭表示宛琅，設(shè)置數(shù)據(jù)字段必須要等到計(jì)算地址階段完成才能進(jìn)行。此外逗旁，第二條movl指令被譯碼成了load指令，這條加載指令必須要檢查所有的地址舆瘪，包括正在讀寫的地址片效，所以s_addr與這條load指令也有相關(guān)性；還有一條虛線相關(guān)性英古，連接s_data和load淀衣，這表示如果兩個(gè)地址相同，那么load必須要等到s_data將數(shù)據(jù)段設(shè)置到存儲(chǔ)緩沖區(qū)召调。我們將上圖修改一下膨桥，大家容易理解：
標(biāo)號(hào)①表示：存儲(chǔ)地址必須在數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)之前計(jì)算出來(lái)；
標(biāo)號(hào)②表示：load操作將它的地址與所有未完成操作的地址進(jìn)行比較唠叛；
標(biāo)號(hào)③表示：數(shù)據(jù)相關(guān)只嚣，當(dāng)訪問相同位置時(shí)出現(xiàn)
我們剔除不影響數(shù)據(jù)操作的關(guān)聯(lián)后形成如下圖：
我們清楚的看到了兩條的關(guān)鍵路徑，其中左邊表示的是：存儲(chǔ)加載相關(guān)艺沼；右邊表示的是增加數(shù)據(jù)值相關(guān)册舞。將以上圖復(fù)制幾次，并同不相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較障般，我們能看到讀寫相關(guān)對(duì)CPE的影響了：
總結(jié)：對(duì)存儲(chǔ)器的操作盛杰，只有當(dāng)加載和存儲(chǔ)地址都被計(jì)算出來(lái)了以后才能確定其對(duì)性能的影響。
1.8 優(yōu)化程序大法總結(jié)
到目前為止藐石，我們基本上上講完了所有的優(yōu)化程序性能的方法即供，套路如下：
① 高級(jí)設(shè)計(jì)：選擇適當(dāng)?shù)乃惴ê蛿?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，要提高警惕于微，避免漸近低效率逗嫡；
② 基本編碼原則：
*消除連續(xù)的函數(shù)調(diào)用，有可能的時(shí)候?qū)⒂?jì)算移動(dòng)到循環(huán)體外角雷；
*消除不必要的存儲(chǔ)器引用祸穷，引入臨時(shí)變量保存中間值。
③ 低級(jí)優(yōu)化：
*展開循環(huán)勺三，降低開銷雷滚；
*提高并行，使用多個(gè)累積變量或者重新結(jié)合吗坚，用良好的風(fēng)格重新條件操作祈远。
在實(shí)際的優(yōu)化程序的過(guò)程中，我們不可能像之前講到的簡(jiǎn)單程序那樣商源，快速的分析出一個(gè)程序片段的性能瓶頸车份，畢竟在真實(shí)的項(xiàng)目中源碼的量相當(dāng)大，這時(shí)候我們有必要運(yùn)用一些軟件來(lái)分析程序的性能瓶頸牡彻，Unix系統(tǒng)中有一個(gè)GPROF可以實(shí)現(xiàn)相關(guān)分析扫沼，在此不做講解了。
備注：（Amdahl定律）Gene Amdahl曾經(jīng)發(fā)現(xiàn)過(guò)一個(gè)很有意思的現(xiàn)象庄吼，最后以Amdahl命名了這個(gè)定律缎除，大意就是：當(dāng)我們選擇提高某個(gè)系統(tǒng)的效率的時(shí)候，被改進(jìn)的這一部分效率总寻，對(duì)整體的影響器罐，在于被改進(jìn)部分到底有多重要（聽起來(lái)像廢話）。我們來(lái)舉個(gè)例子渐行，加入一個(gè)軟件的耗時(shí)分為Told＝（1+6+3）＝10我們將6這個(gè)部分的效率提高了3倍轰坊，變成了Tnew＝（1+2+3）＝6。整個(gè)系統(tǒng)的加速還是不大祟印。這就是Amdahl定律要告訴我們的主要觀點(diǎn)肴沫，要想獲得整體性能的提升，我們必須要提高很大一部分系統(tǒng)的速度蕴忆。單靠一個(gè)方面是不行的樊零。
