도구스개발

암달의 법칙 계산기

병렬화할 수 있는 비율과 코어 수를 넣으면 속도가 몇 배 빨라지는지 계산합니다. 코어를 아무리 늘려도 넘지 못하는 한계도 함께 보여줍니다.

%

전체 일 중 여러 코어에 나눠 줄 수 있는 부분의 비율입니다.

90% 를 코어 8개로 나누면

4.71배

아무리 늘려도 10배가 한계입니다 · 지금 그 47% 지점

속도 향상 (암달)4.71배
코어를 무한히 늘렸을 때의 한계10배
코어 하나가 하는 몫 (효율)58.8%
코어를 두 배로 늘리면1.36배 더 빨라짐
남은 시간 중 순차 부분의 비중47.1%
같은 시간에 더 큰 일을 한다면 (구스타프슨)7.3배

코어 수를 늘려 가면

코어암달효율구스타프슨
11100%1
21.8291%1.9
43.0877%3.7
84.7159%7.3
166.440%14.5
327.824%28.9
648.7714%57.7
1289.347%115.3
2569.664%230.5
10249.911%921.7

거꾸로 — 그 속도를 내려면

코어 8개로 4배를 내려면병렬 비율 85.71% 가 필요합니다
코어를 무한히 늘려도 1 ÷ (1 − 병렬 비율)을 못 넘습니다. 90%를 병렬화해도 최대 10배입니다. 코어 1,000개를 꽂아도 10배입니다. 상한 근처에 오면 코어를 늘리는 것이 거의 소용없어집니다 — 병렬 99%에 코어 1,000개면 91배인데, 코어를 100배 늘려도 99.9배로 10% 더 빨라질 뿐입니다. 같은 자리에서 순차 부분을 1%에서 0.1%로 줄이면 500배가 됩니다.
구스타프슨은 다른 질문에 답합니다. 암달은 일의 크기가 고정일 때 “같은 일을 얼마나 빨리 끝낼까”를 묻습니다. 그런데 현실에서는 컴퓨터가 빨라지면 더 큰 문제를 풉니다 — 격자를 더 촘촘하게, 데이터를 더 많이. 그 관점에서 보면 속도 향상에 상한이 없습니다. 둘은 서로 틀린 것이 아니라 묻는 것이 다릅니다.
어느 쪽도 통신 비용을 세지 않습니다. 일을 나누고 결과를 모으고 동기화하는 데 드는 시간은 코어 수에 따라 늘어나므로, 실제 속도 향상은 여기 나온 값보다 낮고 어느 지점을 넘으면 코어를 늘릴수록 오히려 느려집니다.

사용 방법

  1. 1전체 일 중 병렬로 나눌 수 있는 비율을 넣습니다.
  2. 2코어(일꾼) 수를 넣으면 속도 향상이 나옵니다.
  3. 3아래 표에서 코어를 늘릴 때 효율이 어떻게 떨어지는지 보세요.

자주 묻는 질문

속도 향상 = 1 ÷ ((1 − 병렬 비율) + 병렬 비율 ÷ 코어 수)입니다. 일의 일부만 병렬로 나눌 수 있을 때 코어를 늘려서 얼마나 빨라지는지 알려 줍니다.

아닙니다. 순차로 해야 하는 부분이 남아 있는 한 1 ÷ (1 − 병렬 비율)을 넘지 못합니다. 90%를 병렬화하면 코어가 1,000개여도 최대 10배입니다.

한계에 가까울수록 순차 부분을 줄이는 쪽이 압도적입니다. 병렬 99%에 코어 1,000개면 91배인데, 코어를 100배 늘려도 99.9배로 10% 더 빨라질 뿐입니다. 같은 자리에서 순차 부분을 1%에서 0.1%로 줄이면 500배가 됩니다.

묻는 것이 다릅니다. 암달은 일의 크기를 고정하고 "같은 일을 얼마나 빨리 끝낼까"를 묻고, 구스타프슨은 시간을 고정하고 "같은 시간에 얼마나 큰 일을 할까"를 묻습니다. 후자는 코어 수에 비례해 늘어나므로 상한이 없습니다.

속도 향상을 코어 수로 나눈 값으로, 코어 하나가 제 몫을 얼마나 하는지입니다. 코어 8개로 4.7배 빨라졌다면 효율은 59%이고, 나머지 41%는 버리는 셈입니다. 암달의 법칙에서는 코어를 늘릴수록 효율이 반드시 떨어집니다.

보통은 이보다 못합니다. 두 법칙 다 일을 나누고 결과를 모으고 동기화하는 통신 비용을 세지 않기 때문입니다. 그 비용은 코어 수에 따라 늘어나므로, 어느 지점을 넘으면 코어를 늘릴수록 오히려 느려집니다.

알아두면 좋은 점

  • 암달: S = 1 / ((1−p) + p/n), 구스타프슨: S = (1−p) + p·n 으로 계산합니다.
  • 통신·동기화 비용을 세지 않으므로 실제 속도 향상은 이보다 낮습니다.
  • 병렬 비율은 실행 시간 기준입니다. 코드 줄 수 기준으로 잡으면 크게 어긋납니다.

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마지막 검증: 2026년 8월 30일 · 결과는 참고용 추정치입니다.