恥ずかしい並列線形問題（各反復が多くの計算を行い、すべて他の反復から独立している for ループ）のコア数を増やすと、効率が低下します（ Ts/(p*Tp) としての効率）どういうわけか線形的に尊重しますコア数に
実際には、スレッドのスケジューリング、OS、およびキャッシュの問題が実装を大幅に遅くする可能性があることを知っています。
私はスピードアップを得ることができると付け加えることができ、理論上の問題には線形スピードアップがあり、理論的には p が増加するにつれて効率が 1 になります。
質問: OS、スレッド スケジューリング、メモリ アクセス、およびその他の種類の技術的な制限は、プロセッサの数が増えるにつれて、アルゴリズムの効率にどのように影響しますか???? それはまったく影響を与えるべきですか？
アムダールの法則のようなものを考えているかもしれませんが、それぞれのケースの詳細により、それを突き止めるのは困難です。
強力なスケーリングを検討する必要があります。
https://www.sharcnet.ca/help/index.php/Measuring_Parallel_Scaling_Performance#Strong_Scaling
あなたが言及したすべての要因のために、問題にコアを追加すると、基本的に収益が減少します。
あなたの問題はCPUバウンドですか、それともメモリバウンドですか? システム アーキテクチャは、SMP か NUMA か? プロセッサーのキャッシュ容量は? スレッドをコアにバインドしますか? ...
誰かがあなたの質問に答える前に考慮すべきパラメーターが多すぎます。Intel VTune Amplifier や Oracle Collector/Analyzer などを使用して、非効率性が増している場所と原因を確認することをお勧めします。