在iOS设备上执行并发任务时，如何设置适当的线程数？ 我开发了一个跨平台的C++库，它在运行时生成线程。 我使用了一个并发队列来分派计算任务，因此每个线程在大多数时间都很忙

现在的问题是如何在运行时获得适当数量的线程。由于我的任务没有I/O或网络操作，只有计算和堆内存分配，因此最好的策略是每个CPU核心生成线程：

我的代码如下所示：

#include "concurrentqueue.h"
#include <algorithm>
#include <thread>
#include <vector>
#include <iostream>
#include <mutex>

std::mutex io_m;

struct Task {
    int n;
};

void some_time_consuming_operations(Task &t) {
    std::vector<int> vec;
    for (int i = 0; i < t.n; ++i)
        vec.push_back(1);
    {
        std::lock_guard<std::mutex> g(io_m);
        std::cout << "thread " << std::this_thread::get_id() << " done, vec size:" << vec.size() << std::endl;
    }
}

int main() {
    // moodycamel's lockfree queue: https://github.com/cameron314/concurrentqueue
    moodycamel::ConcurrentQueue<Task> tasks;

    for (int i = 0; i < 100; ++i)
        tasks.enqueue(Task{(i % 5) * 1000000 + 1000000});

    // I left 2 threads for ui and other usages
    std::vector<std::thread> jobs(std::max((size_t)2, (size_t)std::thread::hardware_concurrency() - 2));

    std::cout << "thread num:" << jobs.size() << std::endl;

    for (auto &job : jobs) {
        job = std::thread([&tasks]() {
            Task task;
            while (tasks.try_dequeue(task))
                some_time_consuming_operations(task);
        });
    }

    for (auto &job : jobs)
        job.join();

    return 0;
}

#包括“concurrentqueue.h”
#包括A11/A12将同时使用所有六芯（我在测试期间保持充电）。我不知道为什么它比单线程模式慢

测试程序是由UE4构建的游戏应用程序。
四个较慢的内核比较快的内核慢得多。因此，如果您在一个快速内核上执行一个需要6秒的任务，并在每个内核上运行一秒钟的工作，那么两个快速内核将在一秒钟后完成，而四个慢速内核可能需要10秒

如果您使用GCD，iOS将在内核之间洗牌这六个线程，因此您可以获得高达2.4倍的速度。如果您的线程实现没有做到这一点，那么您正在放慢速度

解决方案：要么使用GCD（加速比为2.4），要么只使用两个线程（加速比为2.0）。那是在iphonexr上；您需要以某种方式找出快速内核的数量。
没有代码，很难判断。由于性能受硬件的影响，您可以在运行时让用户或应用程序的基准对其进行配置，并选择最佳解决方案。我添加了一些代码@MichaelChourdakis@Scheff很抱歉，由于某些原因，我无法将我的真实代码放在这里，但我已更正了一些错误，请查看我的更新。我创建了一个线程向量，大小为
std:：max（2，std:：hardware\u concurrency（）-2）
我不能将我的真实代码放在这里，原因之一是它在SO中不受欢迎。相反，将您的问题复制到一个文档中。如果这对你自己发现错误都没有帮助，那么你可以在你的问题中发表一些东西。您可以使用在线编译器来实现这一点（正如我在上面所做的那样）。线程lambda中不应该有一个循环吗？“<代码>返回<代码> >如果<代码>任务>代码>空了？因为我正在开发C++中的跨平台库，所以似乎没有办法使用GCD。另外，它实际上与我在C++中使用的并发队列一样。