Programming languages 多核处理器的编程

据我所知，处理器中的多核架构不会影响程序。实际的指令执行在较低的层中处理

我的问题是,

---

鉴于您有一个多核环境，我可以使用任何编程实践来更有效地利用可用资源吗？我应该如何更改代码以在多核环境中获得更高的性能？

是的，只需向系统添加更多内核而不更改软件将不会产生任何结果（操作系统除外，它可以在单独的内核上调度多个并发进程）

要让您的操作系统使用多核，您需要做两件事之一：增加每个进程的线程数，或者增加同时运行的进程数（或者两者都增加！）

然而，有效利用核心是另一回事。如果您花费太多时间同步线程/进程之间的共享数据访问，那么当线程彼此等待时，您的并发级别将受到影响。这还假设您有一个相对容易并行化的问题/计算，因为算法的并行版本通常比顺序版本复杂得多

这就是说，特别是对于工作单元相互独立的CPU限制计算，当您在问题上抛出更多线程时，很可能会看到线性加速。当您添加串行段和同步块时，这种加速将趋于降低

---

在多线程环境中，I/O繁重的计算通常最糟糕，因为对物理存储的访问（尤其是在同一控制器或同一介质上的物理存储）也是串行的，在这种情况下，线程变得更加有用，因为它释放了您的其他线程来继续用户交互或基于CPU的操作。

这是正确的。除非采用并发，否则程序不会运行得更快（除了内核处理的其他进程更少，因为某些进程正在另一个内核上运行）。但是，如果您确实使用并发，那么更多的内核可以提高实际的并行性（使用更少的内核，并发是交错的，而使用更多的内核，您可以在线程之间获得真正的并行性）

使程序高效并发不是一项简单的任务。如果做得不好，使程序并发实际上会使它变慢！例如，如果您花费大量时间生成线程（线程构造非常慢），并且在非常小的块大小上工作（因此线程构造的开销支配实际工作），或者如果您经常同步数据（这不仅迫使操作串行运行，而且还有非常高的开销），或者，如果您经常在多个线程之间写入同一缓存线中的数据（这可能导致整个缓存线在其中一个核心上失效），那么并发编程可能会严重损害性能

同样重要的是要注意，如果你有N个核，这并不意味着你会得到N的加速比。这是加速比的理论极限。事实上，两个核的速度可能是两倍，但四个核的速度可能是三倍，八个核的速度大约是三倍半，等等。你的程序实际能够利用这些核的能力称为并行可伸缩性。通常，通信和同步开销会阻止线性加速，不过，在理想情况下，如果您能够尽可能避免通信和同步，则有望接近线性加速

---

对于如何在StackOverflow上编写高效的并行程序，不可能给出完整的答案。这确实是至少一门（可能是几门）计算机科学课程的主题。我建议你报名参加这样的课程或买本书。如果我知道一本好书的话，我会向你推荐一本书，但是我上的并行算法课程没有课本。您可能还对使用串行实现、多线程并行实现（常规线程、线程池等）和消息传递并行实现（如Hadoop、Apache Spark、云数据流、异步RPC等）编写少量程序感兴趣，然后测量它们的性能，在并行实现的情况下改变内核的数量。这是我的并行算法课程的大部分工作，可以是相当有见地的。您可能尝试并行化的一些计算包括使用蒙特卡罗方法计算Pi（这是可并行化的，假设您可以创建一个随机数生成器，其中不同线程中生成的随机数是独立的），执行矩阵乘法，计算矩阵的行梯队形式，将数字1…N的平方相加，得到一些非常大的N，我相信你会想到其他的。

我不知道这是否是最好的开始，但我订阅了一段时间前的文章提要，在那里发现了很多有趣的东西，以非常简单的方式呈现。你可以找到一些关于并行计算基本概念的基本文章，比如。您可以快速了解openMP，这是一种可能的方法，可以开始并行化应用程序最慢的部分，而无需更改其余部分。（当然，如果这些部件存在平行性）也要检查。或者只是去浏览一下，文章并不多，所以你可以很快找到最适合你的。他们也有一个论坛和一个叫做并行编程对话的星期。

< P>你可以考虑使用为并发编程设计的编程语言。想到二郎和去吧

一个多核CPU，看看吧