提供された文章に基づいて、アムダールの法則と収穫逓減の法則の違いは何か？
アムダールの法則はしばしば収穫逓減の法則と混同されるが、収穫逓減の法則を示すのはアムダールの法則を適用した特殊なケースだけである。何を改善すべきかを（達成されたスピードアップの観点から）最適に選べば、改善するにつれて単調減少する改善が見られる。しかし、最適でないものを選択した場合、最適でないコンポーネントを改善した後、より最適なコンポーネントの改善に進むと、見返りが増加することがある。この意味で「非最適」な順序でシステムを改善することは、しばしば合理的である。

アムダールの法則は、マシンにプロセッサを追加することでどのような見返りが得られるかを考える場合、利用可能なプロセッサをすべて使い切るような固定サイズの計算を実行する場合には、見返り逓減の法則を表している。システムに新しいプロセッサーが追加されるたびに、使用可能な電力は前のプロセッサーより少なくなる。プロセッサの数が2倍になるたびに、総スループットが1/(1 - p)の限界に向かうため、高速化率は低下する。

この分析では、メモリ帯域幅やI/O帯域幅など、他の潜在的なボトルネックを無視しています。これらのリソースがプロセッサ数に応じてスケールしない場合、単にプロセッサを追加するだけでは、さらに低いリターンしか得られません。

アムダールの法則の意味するところは、シリアル部分とパラレル部分の両方を持つ実際のアプリケーションを高速化するには、ヘテロジニアス・コンピューティング技術が必要だということである。ヘテロジニアス・メニーコア・アーキテクチャを幅広くサポートする、正規形ヘテロジニアスと呼ばれるヘテロジニアスのより一般的な表現に基づく、新しいスピードアップおよびエネルギー消費モデルがあります。これらのモデリング手法は、システムの電力効率と性能範囲を予測することを目的としており、ハードウェアおよびシステムソフトウェアレベルでの研究開発を容易にします。
収穫逓減の法則は、アムダールの法則を応用した特殊なケースである。この文章は、アムダールの法則が収穫逓減の法則を表すシナリオの例を示している。このシナリオでは、利用可能なプロセッサをすべて使用する固定サイズの計算を実行しており、マシンにプロセッサを追加することでどのようなリターンが得られるかを検討している。アムダールの法則を適用すると、システムに新しいプロセッサを追加するごとに、使用可能な電力は前のプロセッサよりも少なくなる。言い換えれば、新しいプロセッサーが増えるたびに、リターンは逓減していくということだ。