この不等式は、 Sandia National Laboratoriesの Edwin Barsis氏が書いた論文により、 Gustafsonの法則と呼ばれることがある。この不等式の重要な前提は、プログラムの逐次実行部分の割合は、問題の大きさによってスケールしないか、無視できるほどゆるやかにしかスケールしないことである。ありがたいことに、我々が高並列計算機を使う処理の際に、充分に真実である。例えば、90パーセント並列化された問題を考えよう。アムダールの法則によれば、速度向上の限界は10倍である。この問題を1000倍にスケール・アップし、プロセッサーの数を1000に増やすと、速度向上の限界は900倍になる。これは、我々が計算機資源のみによって、速度向上を制限されることを意味する。 キャッシュ・メモリーとスーパー・リニア速度向上 小規模な初期の並列計算機の利用者何人かは、P個のプロセッサーによ