C 如何在具有多个处理器的机器上并行化算法？

例如，假设有一个模具，但有两个型芯

因此，应该可以控制在哪个核上处理什么，这意味着可以指示我的算法并行使用这两个核

问题是怎么做

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要做到这一点，我是否需要深入内核级，还是有更简单的方法？更具体地说，实现双核合并排序需要什么？

根据您过去的问题判断，我想说您希望用C/C++实现，但我相信无论使用何种语言，答案大致相同

如果要并行化任何操作，请将其设置为多线程。您可以拥有与核心数量相同的并行并发线程

这里有一个相关的问题：

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据我所知，将特定线程绑定到内核或处理器称为。这通常不是一个好主意，因为操作系统的目的是在处理器之间处理线程。在这方面，您不可能比操作系统做得更好。

我希望您希望为每个核心分配线程。。 这是对可以做什么以及如何做的详细描述

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希望这有帮助。

。这里有一个。为了获得更精确的答案，你必须问一个更精确的问题。

< P>实现一个利用多个核的算法，考虑./P>

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当然，具有强数据依赖性的算法可能无法很好地并行化。

这取决于您希望使用何种编程语言来实现。例如：

• Python-use或lib

• C#/.NET-用于应用程序

• newLISP-仅用于相同的目标

• 你可以使用等等

• 等等，等等

只需选择语言，并在该语言中寻找并行处理能力

祝你好运

虽然POSIX线程（pthreads）可能是一个好主意，但这并不是唯一的

C中的多线程实际上并不简单，因此，我建议

fork（）

使用您的mergesort算法的一个子部分为每个CPU启动一个worker fork，然后在manager fork中重新组装它们

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当并行解决方案时，我在线程之前考虑叉，因为它们更容易实现，并且得到一个快速的初步结果。一旦成功，您可能需要花一些时间使用pthreads。

LOL，我把它理解为瘫痪：-（我认为这是一个非常真实的问题，有一些很好的答案！@polemon:考虑到OpenMP通常使用起来更简单，有什么理由吗（至少对于易于并行化的问题，但由于本主题似乎面向初学者，这（希望）就是我们要讨论的）OpenMP更适合细粒度并行，pthreads更适合细粒度并行，fork更适合粗粒度并行，分布式系统（集群）对于非常粗糙的并行性。这个问题是非常细粒度的，所以我认为你会疯狂地使用fork来解决它。对于细粒度并行性，你希望使用某种线程池，而不是为每个并行任务支付新线程的启动成本。我已经在处理器亲和力方面做了很多工作，相信我，你肯定会这样做如果你能正确地分析你的问题，ly可以比OS做得更好，但线程也是如此。