Kết quả trên cho thấy, giải thuật Red-Bet kết hợp việc rút gọn đờ thị và song song hóa cho thời gian thi hành nhỏ hơn so với giải thuật bigGraph trong cả bốn trường hợp. Như vậy, việc rút gọn đồ thị mang lại hiệu năng tính toán tốt hơn (hay hiệu quả tăng tốc) so với không rút gọn.
Thứ hai là việc đánh giá hiệu quả song song hóa càng cao khi thực hiện càng nhiều luồng song song. Qua kết quả ở bảng 2.5, ta cũng có thể thấy khi thực hiện càng nhiều l̀ng song song (4, 16, 36 l̀ng) thì thời gian tính toán độ trung tâm trung gian BC sẽ càng nhỏ. Tuy nhiên, để đánh giá một cách chính xác, ta sẽ thử nghiệm giải thuật Red-Bet trên ba bộ dữ liệu DS1, DS2, DS3 lần lượt với số lượng luồng thi hành song song thay đổi từ 1 đến số luồng tối đa có thể thi hành của hệ thống là 36 luồng. Kết quả thực nghiệm được tổng hợp dựa trên việc tính thời gian thi hành trung bình sau 10 lần chạy thử nghiệm đối với mỗi trường hợp và được thể hiện ở Bảng 2.6:
Số luồng DS1 DS2 DS3 1 2.85 7.74 1065.53 2 2.38 7.02 785.64 4 1.42 4.25 524.98 8 0.86 2.46 311.90 16 0.51 1.51 185.34 32 0.27 0.84 112.18 36 0.22 0.70 94.20
Bảng 2.6. Thời gian tính tốn BC của giải thuật Red-Bet khi số luồng thay đổi (giây)
nhiều thì thời gian tính toán độ trung tâm trung gian BC sẽ càng nhỏ hay hiệu năng song song hóa càng cao. Để trực quan, Hình 2.9 sẽ thể hiện rõ sự thay đổi thời gian tính toán BC với giải thuật đề xuất khi số luồng song song thay đổi:
Hình 2.9. Đồ thị hóa thời gian tính tốn BC của giải thuật Red-Bet khi số luồng thay đổi
Ngoài ra, để định lượng chính xác sự thay đổi sự thay đổi về hiệu năng tính toán, ta sẽ tính hệ số tăng tốc của giải thuật Red-Bet đối với từng trường hợp. Kết quả thể hiện ở Bảng 2.7:
Số luồng DS1 DS2 DS3 1 1.00 1.00 1.00 2 1.20 1.10 1.36 4 2.01 1.82 2.03 8 3.31 3.15 3.42 16 5.59 5.13 5.75 32 10.56 9.21 9.50 36 12.95 11.06 11.31