使用付费关税的云计算

Question

是否可以估计或量化使用具有更高计算能力的付费关税的影响？例如响应时间？

这个问题的正确答案是，如果我有 1 个 vCPU 的云和 2 个 vCPU 的云，那么将在 2vCPU 上运行的应用程序将快 2 倍？

Answer 1

Q : “这个问题是否有可能的正确答案是，如果我有 1 个 vCPU 的云和有 2 个 vCPU 的云，那么将在 2vCPU 上运行的应用程序 将快 2 倍？”

不，永远不会这样。

为什么？
因为 Amdahl 定律 已经解释过，任何加速都受到处理的串行分数的限制（串行分数就是一个，无论有多少额外的资源都不能分割）

阅读 2 个 CPU 的图表^{( 1 )} 表明，除非被测进程享有零附加开销成本的“并行部分”以及完全、非阻塞、100% 的独立性，以实现真正的

 [PARALLEL]

执行（对大多数非专业用户隐藏 CPU 工作窃取技巧，在完全预留、非共享、内部不蚕食（出于商业原因））——所有这些在现实生活中从未发生过——所有其他案例永远不会达到 2.00 x

的加速

一些教科书示例省略了附加开销的实际成本并显示出有希望的加速期望，但是 第一个实验 可以显示出相当不愉快的对比，一旦这些分发/回收开销成本和其他不利影响被考虑在内并且结果可以经常显示出“负”加速，这实际上是性能下降，因为一个人付出的代价（进入平行部分分配/回收附加成本）比一个人得到的回报要多（从有机会使用 2 , 3, N-many (v)CPU-s 来处理实际有用的工作以获得计算）。在纯

[SERIAL]

执行模式下，一些计算策略比如果试图添加一些额外的代码以允许为 just-

[CONCURRENT]

和/或 true 重新安排相同的有用工作要快得多-

[PARALLEL]

在更多可用资源上执行整个计算的某些部分，其中-&-时间/如果-&-这些在我们看来似乎可以被我们的代码免费加载和使用。

备注：
1)
这个“经典”图既对又错。对于这种抽象系统的处理来说是正确的，其中划分工作量承担零额外成本（不是为了分配要执行的工作而添加一条指令，也不需要一条指令来重新收集工作的拆分执行结果-单位 ）。同一张图是错误的，因为它还假设了无限可分的工作单元，这似乎是一个单指令“工作”，因此可以自由地重新分配到任意数量的处理器中，但事实并非如此（如果没有其他原因，那么对于进行分发和回收的附加管理费用——到目前为止，我们在 2023 年 5 月还没有以零时间、零能源成本进行隐形传态，即使是像一条信息这样微小的事情大地之母，所以……在甚至（无限）有限数量的免费计算资源（读作：vCPU、CPU、QCPU 等）上调整这种无限可并行化的单指令分配所花费的间接费用成本很高。这是我们总是以工作单元块结束的原因，根据定义，这些工作单元块对于进一步拆分是不可分割的，并且在给定的计算资源上保持串行执行——这被称为工作原子性——永远不会被加速拆分工作，即使有数以亿计的免费处理器可用于这种“加速”，这是正确的，因为工作单元进一步不可分割，工作原子性不允许我们考虑这些免费资源能够以某种方式为任何贡献加速，因此它们保持免费，未使用，空闲

NOP

-s 或在真实云中对其他一些应用程序进行其他并发工作负载处理，但目前对我们的 Process-under- 的任何加速/加速没有贡献测试）