Google cloud platform Google计算引擎提高单线程性能

我有一个cpu受限的单线程进程。顶部显示负载大于1。考虑到成本，提高cpu吞吐量的最佳方法是什么？我发现您可以同时提高cpu速度和cpu核心。例如，看起来我可以在下拉菜单中使用4或8个CPU来获得边际速度提升。然而，这将意味着在我的情况下，我支付的核心，我不需要

我看到有另一个选择cpu平台类型的选项。这似乎是对不同桥梁结构的选择。这意味着我可以更快地访问内存，并且可能（我不知道）有更快的cpu处理管道

我不确定哪一个是最好的选择，我不想调整一个设置，这会使我的成本增加一倍以上

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感谢您的建议。

这不是一个全面的科学测试。我只是从头到尾运行了一些代码，并通过编程记录了墙时间。在更换cpu平台之间，我在重启后等待了一会儿，让事情安定下来。我没有等待相同的指定时间，也没有等到top显示某个指定的负载级别。用于测试的代码是Python3，带有一些BigQuery访问、pandas和numpy。基本上，我对它的代码感兴趣的是为了开发目的而更快地运行。某些配置已多次运行。 话虽如此，我的结果如下：

CPU平台选择（每次运行秒数）

• 自动141.42124.96123.58
• 英特尔天湖128.32107.88107.93
• 英特尔Broadwell 115.06116.02
• 英特尔Haswell 135.31
• 使用GPU NVidia Tesla P100 92.62和91.87自动

我上次做了GPU测试，我认为这不会改善结果。这段代码不使用tensorflow，据我所知，pandas也不使用GPU库，因此使用GPU所提高的性能出乎意料

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我没有这个项目的完全计费可视性，因此我无法记录平台之间的任何成本差异。我想一个好的测试应该是看看您是否可以观察不同测试运行的计费变化。

如果我有问题，请告诉我。你是在问如何在不提高价格的情况下提高CPU性能吗？我试图找到提高单线程进程性能的最经济有效的方法。FWIW，我将“CPU平台”设置修改为Haswell或更高。起初它似乎稍微快一点，但我不确定。我将用skylake进行测试，看看它是否更好。你能告诉我们它在skylake CPU平台上是否工作得更快吗？我今天会的。谢谢你提醒我阿德里安。