opencv多线程同时读图的效率不会提高？

[qyjiang19]

测试机器是2个CPU，共12核24线程，现在有500张本地图片（放固态硬盘上），需要尽快的把这500张图片读到一个全局的长度为500的IplImage*数组里面，就用_beginthreadex()的方法开多线程，每个线程平均分配一定任务的图片数用cvLoadImage()去读图，现在就是发现开到10个线程左右总的读图效率都基本不会再提高了，甚至有所下降，想请问一下各位大神瓶颈有可能出现在哪里呢

开发环境，vs2010，OpenCV2.3.1

[qyjiang19]

引用 1 楼 dustpg 的回复:

不用想都知道瓶颈肯定在硬盘上啊，开了10个线程才到瓶颈不错了，目测机械硬盘2~3个就到了

但测试发现无论是机械硬盘还是固态硬盘，相同线程数下的处理能力是基本相同的，瓶颈出现的地方也是基本相同的，那这该怎么解释呢

[赵4老师]

无profiler不要谈效率！！尤其在这个云计算、虚拟机、模拟器、CUDA、多核 、多级cache、指令流水线、多种存储介质、……满天飞的时代！

[dustpg]

引用 3 楼 qyjiang19 的回复:

[quote=引用 1 楼 dustpg 的回复:] 不用想都知道瓶颈肯定在硬盘上啊，开了10个线程才到瓶颈不错了，目测机械硬盘2~3个就到了

但测试发现无论是机械硬盘还是固态硬盘，相同线程数下的处理能力是基本相同的，瓶颈出现的地方也是基本相同的，那这该怎么解释呢[/quote] 我不大相信，时间主要就消耗在读取+解码上.相对于从硬盘读取文件, 解码消耗的时间基本忽略不计，除非 解码算法太高级，或者写得太烂了。假如真的如此，基本可以解释你的结果。 CPU繁忙时，超线程对性能基本没怎么提升，所以开12个线程就应该是最快了

[qyjiang19]

引用 5 楼 dustpg 的回复:

[quote=引用 3 楼 qyjiang19 的回复:] [quote=引用 1 楼 dustpg 的回复:] 不用想都知道瓶颈肯定在硬盘上啊，开了10个线程才到瓶颈不错了，目测机械硬盘2~3个就到了

但测试发现无论是机械硬盘还是固态硬盘，相同线程数下的处理能力是基本相同的，瓶颈出现的地方也是基本相同的，那这该怎么解释呢[/quote] 我不大相信，时间主要就消耗在读取+解码上.相对于从硬盘读取文件, 解码消耗的时间基本忽略不计，除非 解码算法太高级，或者写得太烂了。假如真的如此，基本可以解释你的结果。 CPU繁忙时，超线程对性能基本没怎么提升，所以开12个线程就应该是最快了[/quote] 我也不相信，所以才拿出来请大家指教，读图用的是OpenCV第三方库，烂不烂我不知道，反正大家都用他。开20+线程时，CPU占用率都不到100，大概是60左右

[dustpg]

不用想都知道瓶颈肯定在硬盘上啊，开了10个线程才到瓶颈不错了，目测机械硬盘2~3个就到了

[赵4老师]

在文件大小相同的前提下： 读刚读过的文件比头次读没读过的文件快 读转速快的硬盘上的文件比读转速慢的硬盘上的文件快 读没有磁盘碎片的文件比读有磁盘碎片的文件快 读文件不处理比边读边处理快 单线程从头到尾一次读文件比多线程分别读文件各部分快（非固态硬盘上） 读固态硬盘上的文件比读普通硬盘上的文件快