Calculadora de la Ley de Amdahl

Amdahl mantiene el tamaño del problema fijo y pregunta cuánto más rápido puedes resolverlo. Gustafson pregunta cuánto más trabajo puedes hacer en el mismo tiempo al agregar procesadores: un modelo más optimista, adecuado para cargas de trabajo que escalan de forma natural para aprovechar todo el cómputo disponible.

Cualquier trabajo que no puede distribuirse entre núcleos: el inicio del programa, la carga de datos antes de que arranquen los procesos paralelos, las secciones críticas protegidas por bloqueos, los pasos finales de agregación y la E/S secuencial; todos contribuyen a la fracción serial.

Para cargas de trabajo por lotes bien optimizadas puede serlo. Para aplicaciones interactivas con hilos de UI, transacciones de base de datos y E/S de red, la fracción paralela efectiva suele ser mucho menor. Siempre mide antes de comprometer un presupuesto de hardware.

Cada núcleo adicional divide la porción paralela entre un número mayor, por lo que la ganancia marginal se reduce. La porción serial permanece constante, y su participación en el tiempo total crece en relación con el tiempo paralelo, que se reduce: este es el efecto de rendimientos decrecientes que formalizó Amdahl.