Como medir o quanto se ganhou com a execução de uma tarefa em um computador paralelo? É intuitivo que devemos usar o tempo de execução para medir esse desempenho, já que nosso principal objetivo é aumentar a velocidade de processamento. Uma solução boa é verificarmos a relação entre os tempos gastos para executar essa tarefa em um computador serial e em um computador paralelo. A expressão a seguir é usada para o cálculo do Ganho de Velocidade, que é abreviado pela sigla GV.
Por exemplo, uma determinada tarefa, quando executada em um computador convencional consome 200 s e quando executada em uma máquina paralela (24 processadores) consome 10 s, então o ganho de velocidade é GV = 200/10 = 20.
Gostaríamos que o Ganho de Velocidade fosse igual à quantidade de Elementos de Processamento (EP) empregados, mas isso é raro de acontecer pois quando se escreve um programa para rodar em máquinas paralelas, invariavelmente se necessita colocar trechos extras (de programa) para sincronização dos diversos EP e troca de informações. Esses trechos extras recebem o nome de custo de paralelização. Dependendo da tarefa a ser executada, pode haver uma necessidade de sincronização e troca informações tão grande que venha a inviabilizar o processamento paralelo.
O ideal é que um aumento no número de processadores traga um igual aumento de desempenho (GV). A Figura 6 apresenta 4 casos, onde se calcula o Ganho de Processamento em função do número de processadores. A curva em vermelho mostra o caso ideal, onde há um ganho linear em função do número de processadores. A curva em verde traz um caso mais real onde o ganho não acompanha a quantidade de processadores, ou seja, ao dobramos a quantidade de processadores, não dobramos o ganho de velocidade. A curva em azul traz um caso de saturação em 85 processadores, ou seja, é inútil utilizar mais do que 85 processadores. A curva em negro apresenta um caso ainda pior, pois nota-se que há um limite em 25 processadores, qualquer processador que se adicione além desse valor, só atrasará o processamento.
Figura 6: Influência do custo de paralelização.
Assim, um tópico interessante é determinar qual a quantidade ótima de processadores para uma determinada tarefa. É claro que esse valor é fortemente influenciado pelo algoritmo e pela técnica de programação empregada. A arquitetura paralela também influencia muito. Por exemplo, algumas arquiteturas têm gargalos para a comunicação entre os processadores e outras penalizam muito os acessos à memória global. É claro que nem toda tarefa é indicada para ser executada em máquinas paralelas, como veremos no próximo tópico.
