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指标类型是评估各个领域的程序性能的重要工具。 “解决方案的时间”和“每个设置时间（迭代）”指标提供了有关完成程序内特定任务或迭代的效率的见解。这些指标对于了解程序如何迅速提供结果至关重要。诸如“科学进步”之类的指标通过量化在给定时间范围内实现有意义的科学结果的速度来提供更细微的观点。该指标在研究和科学计算环境中特别相关，在研究和科学计算环境中，发现的步伐至关重要。 “每秒浮点操作（flop/s）”和数据点之间的比较（例如加速和效率）提供了对程序的计算效率的见解。通过测量数学操作的速率或比较通过并行化获得的绩效提高，这些指标有助于优化程序执行。尽管它们多样性，但这些指标统称有助于理解计划绩效的速度和有效性，从而为优化和决策提供了宝贵的见解。数据收集完成后，下一步涉及分析关键性能指标（KPI），例如峰值失败/s，峰值存储器带宽和峰网络带宽。这些指标提供了有关系统的最大计算和数据传输功能的见解。但是，由于各种因素，实现峰值性能通常难以捉摸。实际上，实际性能通常范围从广告上的峰值性能的20％到40％不等。峰值性能代表了系统性能的理论上限，通常由硬件制造商宣传。上下文在确定可实现的绩效水平方面起着至关重要的作用；例如，在深度学习应用中，性能接近峰值的60％至80％是可行的。沟通效率，硬件体系结构和工作量特征等因素会影响性能结果。了解绩效限制背后的原因对于有效优化系统性能至关重要。虽然达到峰值性能并不总是可行的，但是识别和解决性能瓶颈可能会导致总体效率和有效性的显着提高。识别和解决绩效问题对于优化程序执行和最大化计算效率至关重要。常见的性能问题包括串行代码性能瓶颈，效率低下的内存访问以及无效的浮点操作。要解决这些问题，可以采用几种策略：
CMSC416：并行计算简介...
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