视频来源：新竹清华大学：并行计算与并行编程课程
一：SpeedUp Factor(加速比例)：
S(p)=Ts / Tp Ts :最好的串行算法所需的执行时间 Tp: 使用并行p个处理器所需的执行时间。
线性提速： S(p) = p
二：System efficiency: E(p) = Ts / (Tp x p) = S(p) / p x 100%
三：Maximum Speedup：很难达到理想最大化：（1）并不是所有都可以进行平行处理 （2）并行计算时需要额外的计算量（同步所需要消耗的） （3）不同processor之间的交流需要时间。（占很大比重）
Scality的画法：1. Strong Scaling:（Strong是指很难得到线性直线）
(1)问题大小不变，处理器的数量也会增加（2）用于寻找一个平滑点 可以在可接受的时间内完成计算（用多少台机器解决这个问题是最好的），从而不会浪费并行重叠产生的周期时间。（3）linear scaling通过增加处理器的数量来实现速度线性提升。
2. Weak Scaling: 随着计算node的增加，问题的大小也是逐渐增加。编程有效利用内存及其他系统资源。线性scaling可以在运行时随着负载的增加保持固定。
时间复杂度分析：总的时间复杂度 = 计算时间 + 交流时间
交流时间 = 发送信息的数量 * （信息的latency + 信息中的数据量* 传送一个数据所需的时间）
