讨论讨论~~单机多核计算MS的问题

lehedele 2009-01-15 11:18:43

看了阵论坛前面有人讨论过MS在单机多核计算的情况下如果在线程上多选会计算加速我做了个试验机子DELL 5150 奔4双核运行动力学10000步模块：DISCOVERY A 选1线程计算时间10分种 CPU使用率52%~60% B选2线程计算时间10 分钟 CPU 使用率99%~100% 为了验证动力学时间延长为20000步计算时间也没有改变多少不知道其他虫友有没有验证过到底单机多核怎么样运算才能提高运算速度我现在还有台DELL PE2900服务器双CPU 8核等的我下步做试验再发帖欢迎讨论

...全文

100 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

新的0penMP标准（目前是5.2)支持GPU设备（显卡或专业计算卡)加速，但现有的OMP库对该功能支持有限（intel oneAPl套件支持intel的显卡），因此Devices相关的指令不做介绍。OMP的线程数可为任意正整数（实际受限，可由omp_get_thread_limit函数查询)，但线程数不宜超过CPU物理核心数（CPU的超线程对计算密集型任务无益)，| 初始值 | 0 | 0 | 1 | 所有位均为1 | 所有位均为0 | 所有位均为0 | 1 | 所有位均为0 |

说明简单来说，为了实现更快、更可靠的服务，调用更多的资源（计算、存储、通信）。或者反过来说也行，现在资源比较廉价（手头的资源比较富余），如何更快、更可靠的完成任务，以实现优质的服务。本文只是概述，具体的实践内容会很多，到时候一块内容放一篇文章。就个人而言，我直接可控的计算、存储和通信资源8成以上都在闲置。 1 任务的种类我觉得从资源的利用上任务可以归纳为3种，单机计算并行，单机io并行和多机计算并行。事实上，我们平时还会进行一些低效的任务，那个就不单独作为一种归纳了。现在的cpu基本都是多核的，

目录认识cpu、核心与线程 java多线程系列（一）之java多线程技能认识cpu、核心与线程 cpu与核心物理核物理核数量=cpu数(机子上装的cpu的数量)*每个cpu的核心数虚拟核 ● 所谓的4核8线程，4核指的是物理核心。通过超线程技术，用一个物理核模拟两个虚拟核，每个核两个线程，总数为8线程。 ● 在操作系统看来是8个核，但是实际上是4个物理核。 ● 通过超线程技术可以实现单个物理核实现线程级别的并行计算，但是比不上性能两个物理核。单核cpu和多核cpu

使用Python进行并发编程让计算机程序并发的运行是一个经常被讨论的话题，今天我想讨论一下Python下的各种并发方式。并发方式多线程几乎是每一个程序猿在使用每一种语言时都会首先想到用于解决并发的工具（JS程序员请回避），使用多线程可以有效的利用CPU资源（Python例外）。然而多线程所带来的程序的复杂度也不可避免，尤其是对竞争资源的同步问题。然而在python中由于使用了全局解释锁（GIL）的...

Ray 是伯克利大学 RISELab 研发的分布式计算系统，本篇文章将进行ray的单机部署、多机部署以及性能测试等工作。实验环境为ustc的vlab虚拟机。

英特尔边缘计算技术

567

社区成员

7,024

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章