Sp=T1/TpSp是加速比，T1是單處理器下的執行時間，Tp是在有P個處理器並行系統中的執行時間。當Sp=P時，此加速比被稱為線性加速比（linearspeedup），又名“理想加速比”。如果T1是在單處理器環境中效率最高的演算法下的執行時間（即最適合單處理器的演算法），則此加速比被稱為絕對加速比（absolutespeedup）。如果T1是在單處理器環境中還用和並行系統中一樣的演算法，則此加速比被稱為相對加速比(relativespeedup)。同樣，我們可求得另一個用於衡量並行系統的標準-效率(efficiency)，簡寫為EpEp=Sp/PP為平行計算機中處理器的個數另有“超線性加速比”（superlinearspeedup），即加速比比處理器數更大的情況。超線性加速比很少出現。超線性加速比有幾種可能的成因，如現代計算機的儲存層次不同所帶來的“快取記憶體效概念，具體來說，較之順序計算，在平行計算中，不僅參與計算的處理器數量更多，不同處理器的快取記憶體也集合使用。而有鑑於此，集合的快取便足以提供計算所需的儲存量，演算法執行時便不必使用速度較慢的記憶體，因而儲存器讀些時間便能大幅降低，這便對實際計算產生了額外的加速效果。
Sp=T1/TpSp是加速比，T1是單處理器下的執行時間，Tp是在有P個處理器並行系統中的執行時間。當Sp=P時，此加速比被稱為線性加速比（linearspeedup），又名“理想加速比”。如果T1是在單處理器環境中效率最高的演算法下的執行時間（即最適合單處理器的演算法），則此加速比被稱為絕對加速比（absolutespeedup）。如果T1是在單處理器環境中還用和並行系統中一樣的演算法，則此加速比被稱為相對加速比(relativespeedup)。同樣，我們可求得另一個用於衡量並行系統的標準-效率(efficiency)，簡寫為EpEp=Sp/PP為平行計算機中處理器的個數另有“超線性加速比”（superlinearspeedup），即加速比比處理器數更大的情況。超線性加速比很少出現。超線性加速比有幾種可能的成因，如現代計算機的儲存層次不同所帶來的“快取記憶體效概念，具體來說，較之順序計算，在平行計算中，不僅參與計算的處理器數量更多，不同處理器的快取記憶體也集合使用。而有鑑於此，集合的快取便足以提供計算所需的儲存量，演算法執行時便不必使用速度較慢的記憶體，因而儲存器讀些時間便能大幅降低，這便對實際計算產生了額外的加速效果。