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来表示 。式中
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分别表示问题规模的串列分量（问题中不能并行化的那一部分）和并行分量，p表示处理器数量 。只要注意到当
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时，上式的极限是
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，其中，
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。这意味着无论如何增大处理器数目，加速比是无法高于这个数的 。基于阿姆达尔定律和兰特法则计算的加速比评价多核CPU加速比已知模型的基础上，基于第一性计算原理融合理解阿姆达尔定律和兰特法则，提出描述多核CPU加速比的一个新模型．研究方法是从传统的阿姆达尔定律切入，论述的逻辑顺序分别基于约束固定任务，固定时间，存储器和互连複杂性；兼顾了举例论述同构多核的NoC频宽性质和最大温度特性．计算表明：基于固定时间模型与存储器模型预测多核的加速能力，容易得到估计结果的乐观上限；本文提出的基于兰特法则的模型计算结果，在并行比例较大时稍小于但接近前述模型估计值，而比固定任务模型的保守结果要好；NoC频宽和最大温度的结果提示，多(同构)核CPU期盼相对高的并行度架构 。并行处理中节点间通信对加速比的影响加速比是衡量并行处理性能的重要指标之一; 较高加速比的获得除与任务的划分、并行算法的选择等有关外 ,还与各节点间的通信有关; 在大多数并行系统中 ,在数据规模确定的情况下 ,程式的加速比随节点数的增加而增加 ,但是大多数机群系统的节点间是共享物理传输介质的 ,这就使得许多并行程式的加速比在节点数目超过某一个值之后会随着节点数的增加而减少;文章通过数值实验研究 ,分析了节点间通信对加速比的影响 ,进一步论证了节点间通信对加速比的重要影响 。