Amdahl定律（Amdahl's law， 阿姆达尔定律）

　　该定律的主要思想是，当我们对系统的某个部分加速时，其对系统整体性能的影响取决于该部分的重要性和加速程度。若系统执行某应用程序需要时间为$T_{old}$。假设系统某部分所需执行时间与该时间的比例为$a$，而该部分性能提升比例为$k$。即该部分初始所需时间为$aT_{old}$，现在所需时间为($aT_{old})/k$。因此，总的执行时间应为

$T_{new} = (1 - a)T_{old} + (aT_{old})/k = T_{old}[(1-a)+a/k]$

　　由此，可以计算加速比$S=T_{old}/T_{new}$为

$S = \dfrac{1} {(1-a)+a/k}$

　　举个列子，小王从武汉开车去某南方城市，全程2500公里，小王计划以时速100km/h前行，当行驶了10小时后，小王发现剩下1500公里路程高速不限速，小王准备以时速150km/h跑完剩余里程。求小王行驶的加速比？      

　　通过上面的公式我们就很容易算出来了$S = \dfrac{2500/100}{10+1500/150} = \dfrac{25(T_{old})}{20(T_{new})}= 1.25$

　　Amdahl定律有一个有趣的特殊情况是考虑$k$趋向于∞时的效果。这就意味着，我们可以取系统的某一部分将其加速到一个点，在这个点上，这部分发费的时间可以忽略不计。
于是我们得到

　　　　　　　　　　　　　　　$S_∞=\dfrac{1}{1-a}$

　　举个例子，如果60%的系统能够加速到不花时间的程度，我们获得的净加速比将仍只有$1/0.4=2.5$。

　　由此我联想到，如果系统能够加速到不花时间的部分接近100%呢，那就是分子$(1-a)$趋向于无穷小但是大于0，那加速比$S$将趋向于无穷大，这里有两个关键的条件：

1. 提升的程度要足够大
2. 提升的占比要足够大 　　同样应用到我们的生活中，如果我们想要提升自己的能力，我们不但要提升单方面的能力，而更重要是要提升整体的综合能力，以及能力提升的高度。举个例子，英语综合能力，听说读写，如果我们只是特别善于听力，说读写都来不了，当老外跟你沟通的时候，虽然你能听懂，但是却不会表达，只能在那里手足舞蹈一番，弄的老外一脸懵比。所以，我们只有提高英语听说读写的综合能力，当我们的综合能力提高到接近native speaker时，我们的$S$就是趋向于∞了。