C 让一个进程使用所有进程能力

这个问题非常笼统，因此这里有一个更详细的信息： 我目前运行Ubuntu14.04，目前正在使用神经网络。为了找到最佳参数，我想训练许多不同的参数化网络，看看哪一个效果最好

网络及其训练序列是用c语言编写的，我有一个4核处理器。如果我运行这个程序，它会一个接一个地训练每个网络

现在，系统监视器告诉我，该程序正在使用大约25%的总过程功率。我如何才能改进这一点，什么是平等使用所有内核和100%cpu（和gpu）的最佳方法

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目前我正在使用编译标志

-pthread

，但我想还有更多的可能性。

是的，问题是一般性的。答案也是如此：学习并发编程。线程，或。尤其是使用OpenMP，您可以通过在右

for

循环之前添加单个

#pragma

来将程序转换为多线程程序

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可以采用不同的方法，让四个培训中的每一个都按照不同的流程进行。策略是使用main的参数（

argc，argv

）来告诉每个进程该做什么。如果进程之间不需要通信，这很容易。

我建议您研究OpenCL和OpenMP作为充分利用处理能力的方法。使用OpenCL和CUDA对神经网络进行了大量的研究

这些方法可能更适合你的神经网络。此外，可以对OpenCL和OpenMP应用程序进行编译，以使用CPU和GPU硬件，而无需进行重大更改

OpenCL是一种类似C语言的语言，虽然从中获得最佳性能可能相当棘手，但在我看来，如果神经网络的东西对你来说很重要的话，它将是非常值得的。在OpenCL中，您用C编写大量支持代码，并在OpenCL中调用一个小内核来并行地对大量数据执行小操作

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您可能正在开发自己的软件，但我相信FANN神经网络库确实有一个支持OpenCL的版本。

将您的程序与libpthread链接并不意味着您正在实际使用它。如果你想使用你的CPU的所有能力，你必须并行化你的ANN中的所有算法。这意味着，您可能必须从头重写它们，使它们能够利用所有4个内核工作。这些线程必须以某种方式进行通信，这需要大量的工作才能做到。只需同时运行四个程序实例就足够了。。。这样做是否有用取决于程序的功能和方式。我有一个函数叫做

trainNetwork（params[]）

，它一直被调用，并且独立工作。我希望通过多次并行调用此函数可以获得一些简单的并行处理。因此，您需要生成4个线程（通过调用pthread_create（）4次），并让每个线程使用不同的参数调用trainNetwork（）。@JeremyFriesner谢谢您的回答，我将尝试在internet上查找有关此问题的更多信息