Hesaplamalar için kaç tane çekirdek kullanmalıyım? # çekirdek veya # çekirdek -1?

Yapmam gereken büyük bir hesaplama var. Tüm çekirdekleri kullanabilirken, 1 çekirdeği bırakıp kullanmamak için herhangi bir neden olduğunu düşündüm. (hesaplama cpu sadece IO yok). Ya da ben tüm çekirdekleri kullansam bile, uygun bağlam anahtarlama işlemek ve yapmak için bilemeyeceğini işletim sistemini küçümsüyor muyum?

Başlıca işletim sistemleri, mevcut her çekirdeği kullanan işlemlerin nasıl ele alınacağını bilecek kadar olgunlaşmıştır. Diğer süreçler etkilenebilir (ve genellikle de etkilenir), ancak mevcut her çekirdeği kullandığınız için hesaplama yavaşlamaz.

Çekirdek sayısının seçimi, hesaplama yapılırken başka bir şey yapma niyetinize bağlıdır.

Bir masaüstü makinesinde, hesaplama yapılırken web tarayıcınızı kullanabilmek veya bir video izlemek istiyorsanız, bir çekirdeği bunun için ücretsiz tutmanız daha iyi olacaktır. Aynı şekilde, sunucu iki şey yapıyorsa (hesaplama yapmak ve aynı zamanda metriklerini işlemek ve raporlamak gibi), yan görev için bir çekirdeği serbest tutmak iyi bir fikir olabilir.

Öte yandan, önceliğiniz hesaplamayı olabildiğince hızlı yapmaksa, tüm çekirdekleri kullanmanız gerekir.

Değişir.

Makine bu hesaplamaya adanmışsa, tüm çekirdekleri kullanmalısınız - kullanılmayan bilgi işlem kaynakları işleri hızlandırmaz .

Gerçek zamanlı bir zamanlayıcı, önleyici olmayan bir zamanlayıcı veya işlemci benzeşimi kullanıyorsanız, biraz daha dikkatli olmalısınız, çünkü diğer tüm işlemlerden yanlışlıkla diğer işlemleri aç bırakmak kolaydır. Bununla birlikte, bir şeyin yanlış gitmesi için bu ayarları manuel olarak değiştirmeniz gerekir, bu nedenle varsayılan olarak burada çoğu işletim sisteminde sorun yoktur.

Makine hesaplamaya adanmamışsa, hesaplamaya% 100 vermek ideal olmayabilir. Örneğin, hesaplama çalışırken bir web tarayıcısı kullanıyorsanız. Makinenizin yükü bazen% 100'ün üzerine çıkacağından, halsiz hissedecektir. Hesaplama gibi verim odaklı görevler gerçekten yavaşlamaz, ancak GUI'ler gibi gecikmeye duyarlı görevler bu kadar hızlı tepki vermez. Daha sonra hesaplama için sadece NPROC-1 iş parçacıklarını / işlemlerini başlatmak mantıklıdır. Alternatif olarak, hesaplama için normal görevlere göre daha düşük bir öncelik kullanmak bu sorunu çözebilir, bu durumda hesaplama herhangi bir kaynağı israf etmemek için NPROC süreçlerini kullanmalıdır.

Aşağıda, olumsuz oylarından dolayı, motoDrizzt ile anlaşmak konusunda biraz ihtiyatlıyım :), ama bu benim gerçek deneyimim oldu - daha fazla, gerçek çekirdek sayısının ötesinde (ama binlerce değil). Örneğin, http://www.forkosh.com/images/avoronoi.gif adresine bakın, burada bu 3D-voronoi_diagramın her 2B düzleminin bağımsız olarak oluşturulabileceğini. Ve program "eşzamanlı olarak" n düzlemine ilişkin hesaplamaları kaldırmak için bir nfork = n query_string özniteliği alır .

Dört çekirdekli bir işlemcide, diyagramı tamamlamak için (kullanıcı) süresi nfork ile neredeyse doğrusal olarak azalır, yaklaşık nfork = 8'e kadar (dört çekirdek hiper iş parçacıklı). Ancak 8'in ötesinde, daha yavaş da olsa zaman hala azalıyor. Ve yaklaşık 16'nın ötesinde, belirgin bir gelişme yok. Bu davranışı hiç analiz etmedim, ancak genel olarak boşta kalma süresini daha da azaltmak için hokkabazlık işlemlerini os (bu durumda linux slackware 14.2x64) ile ilişkilendiriyorum.

En iyi seçim sisteme bağlıdır. Yapmak istediğiniz şey, her iki sürümü de gerçek bir sistemde çalıştırmak ve ardından sistemin nasıl yanıt verdiğini kontrol etmektir. Hala sisteminizde tarayıcı, metin editörü ve diğer şeyleri kullanabilir misiniz? Ve n-1 yerine n iş parçacığı kullanırken performans daha mı iyi? Uygulamayı tüm CPU'ları kullanmaya çalışan başka bir uygulamayla birlikte çalıştırırsanız ne olur?

Ve sonra hiper iş parçacığını düşünmelisiniz. Dört çekirdekli artı hiper iş parçacığıyla 8 çekirdeği veya 7 çekirdeği kullanabilirsiniz. Yine, sistemin yanıt verebilirliğini ve bitirme zamanını deneyin.

Son olarak, çalışmanızı iş parçacıklarından daha fazla bloğa bölmeyi düşünün. Bunun nedeni, farklı iş parçacıklarının işi farklı zamanlarda bitirmesidir ve daha sonra bazı işlerin daha hızlı iş parçacıklarına teslim edilmesini istersiniz. Aksi takdirde, son iş parçacığı bitene kadar beklemeniz gerekir.

PS. "Hiper iş parçacığı, yalnızca bir FPU olduğu için FPU yoğun koduna yardımcı olamaz". Kesinlikle yanlış. FPU yoğun koduyla bile, gecikmelerden dolayı FPU'dan tam olarak yararlanmak inanılmaz derecede zordur. Hiper iş parçacığı yardımcı olur çünkü zamanlama için iki kat daha fazla bağımsız işlem vardır.

Bunu "kulağa" kötü gelmeyecek şekilde nasıl yazacağımı bilmiyorum, bu yüzden sadece arkadaşça bir açıklama olarak al, tamam mı?

Ortalama bir bilgisayarın zaten genellikle bin veya daha fazla iş parçacığı olduğu göz önüne alındığında, 8'e 7'yi kullanmanın herhangi bir fark yaratacağını düşündüren nedir? :-)

Mümkün olduğunca çok iş parçacığı kullanın. İşletim sistemi yanıtını önemsemeniz gerekmiyorsa ve iş parçacıklarınız oldukça uzun bir süre (bir saniyeden fazla) çalışıyorsa, iki kat daha fazla çekirdek kullanmayı deneyebilirsiniz.