11.4.2.2.4 : Applications réelles
Comme la loi d'Amdhal, la loi de Gustafson suppose une exécution parallèle parfaite de lasection parallélisable du calcul, ce qui est une vision idéalisée.
Un calcul réel peut s'exécuter de moins en moins efficacement quand le parallélisme augmente, par exemple si le nombre de communications augmente quadratiquement avec $n$ , ce qui est le cas lorsque chaque cœur communique ses résultats à tous les autres. Dans ce cas, l'interconnexion entre les cœurs sature inévitablement à grand $n$ .
Il peut aussi arriver que contrairement à ce qui se passe dans le modèle de Gustafson, la taille de la portion séquentielle soit une fonction croissante de $n$ . Cela se produit par exemple quand un seul cœur de calcul s'occupe du chargement des données d'entrées, du lancement des autres tâches parallèles, ou de l'accumulation des résultats. Dans ce cas, l'accélération de Gustafson se rapproche de celle d'Amdhal, avec les conséquences que l'on connaît.
Dans la littérature de programmation parallèle anglophone, on parle de strong scaling quand un calcul passe bien à l'échelle, c'est-à-dire fournit $\alpha \approx n$ , selon le critère d'Amdhal, et de weak scaling quand un système passe bien à l'échelle selon le critère de Gustafson.