скільки ядер я повинен використовувати для розрахунків? #cores або #cores -1?

У мене є великий розрахунок. Хоча я можу використовувати всі ядра, я думав, чи є якась причина залишити 1 ядро, а не використовувати його? (обчислення процесора тільки немає IO). Або я недооцінюю ОС, що вона не знала б обробляти та робити належну комутацію контексту, навіть якщо я використовую всі ядра?

Основні операційні системи є достатньо зрілими, щоб знати, як обробляти процеси, які використовують кожне доступне ядро. На інші процеси можуть вплинути (і часто будуть), але обчислення не стануть повільнішими, оскільки ви використовували кожне доступне ядро.

Вибір кількості ядер більше залежить від вашого наміру зробити щось інше під час розрахунку.

Якщо на настільній машині ви хочете мати можливість користуватися веб-браузером або дивитися відео під час обчислення, то краще зберегти одне ядро ​​безкоштовно. Таким же чином, якщо сервер виконує дві речі (наприклад, робити обчислення і одночасно обробляти та звітувати про свої показники), збереження ядра вільним для побічного завдання може стати хорошою ідеєю.

З іншого боку, якщо ваш пріоритет полягає в тому, щоб зробити обчислення якомога швидшими, вам доведеться використовувати всі ядра.

Це залежить.

Якщо машина призначена для цього обчислення, ви повинні використовувати всі ядра - невикористані обчислювальні ресурси не прискорюють роботу .

Якщо ви використовуєте планувальник у реальному часі, непередбачуваний планувальник або спорідненість з процесором, то вам слід бути дещо обережнішими, оскільки легко випадково голодувати іншими процесами з усіх обчислювальних ресурсів. Однак вам доведеться вручну змінити ці налаштування, щоб щось пішло не так, тому за замовчуванням тут немає проблем на більшості ОС.

Якщо машина не призначена для обчислень, то 100% на обчислення може бути не ідеальним. Наприклад, якщо ви використовуєте веб-браузер під час обчислення. Оскільки навантаження на вашу машину час від часу буде досягати 100%, вона буде відчуватися млявою. Завдання, орієнтовані на пропускну здатність, такі як обчислення, насправді не будуть сповільнені, але завдання, залежні від затримки, такі як графічний інтерфейс, не реагуватимуть так швидко. Тоді розумно лише запускати потоки / процеси NPROC-1 для обчислення. Крім того, явне використання нижчого пріоритету для обчислень, ніж для звичайних завдань, може вирішити цю проблему, і в цьому випадку для обчислень слід використовувати процеси NPROC, щоб не витрачати будь-які ресурси.

Я дещо обережно погоджуюся з @motoDrizzt, внизу, через його негативні голоси :), але це справді мій фактичний досвід - більше краще, навіть понад фактичну кількість ядер (але не тисячі). Наприклад, подивіться на http://www.forkosh.com/images/avoronoi.gif, де кожна 2D-площина цієї 3D-voronoi_diagram може генеруватися незалежно. І програма приймає атрибут nfork = n query_string, щоб вимкнути обчислення для n площин "одночасно".

За допомогою чотирьохядерного процесора час (користувач) на завершення діаграми скорочується значно лінійно за допомогою nfork, аж до приблизно nfork = 8 (чотири ядра гіперточеними). Але за межами 8 час все ж зменшується, хоча й повільніше. І приблизно за 16, або близько того, не буде помітного поліпшення. Я взагалі не аналізував цю поведінку, але наївно відношу її до процесів осфальтування (в даному випадку Linux slackware 14.2x64), щоб ще більше зменшити загальний час простою.

Найкращий вибір залежить від системи. Отже, що ви хочете зробити, це запустити обидві версії в реальній системі, а потім перевірити, як система реагує. Чи можете ви ще використовувати браузер, текстовий редактор та інші речі у вашій системі? А ефективність краща при використанні n ниток, а не n-1? Що станеться, якщо ви запускаєте додаток разом з іншим додатком, який намагається використовувати всі процесори?

І тоді вам потрібно подумати про гіпертонус. З чотирма ядрами плюс гіпертретування, ви можете використовувати 8 ядер, або 7 ядер. Знову ж таки, спробуйте систему чуйності та час, щоб закінчити.

І нарешті, подумайте, як розділити свою роботу на більше блоків, ніж на потоки. Причина полягає в тому, що різні потоки закінчать роботу в різний час, і тоді ви хочете, щоб деякі роботи залишилися, щоб передати швидші потоки. Інакше вам доведеться почекати, поки не закінчиться остання нитка.

PS. "Hyperthreading не може допомогти з інтенсивним кодом FPU, оскільки є лише один FPU". Абсолютно неправильно. Неймовірно складно, навіть з інтенсивним кодом FPU, повною мірою використовувати FPU через затримки. Hyperthreading допомагає, оскільки для планування доступно вдвічі більше незалежних операцій.

Я не знаю, як це написати так, що не звучить «погано», тому просто сприймайте це як дружнє зауваження, гаразд?

Зважаючи на те, що середній ПК вже має тисячу і більше потоків, що змушує вас думати, що використання 8 проти 7 призведе до будь-якої зміни? :-)

Використовуйте якомога більше ниток. І якщо вам не потрібно піклуватися про реакцію ОС, і ваші потоки працюють досить довго (більше секунди), ви навіть можете експериментувати, використовуючи вдвічі більше ядер.