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  • 多核CPU

    2015-03-16 16:01:21
    多核CPU主要分原生多核和封装多核。   原生多核是指每个核心之间都是完全独立的,有着自己的前端总线。   封装多核是指将两个完整的CPU封装到一起,连接到同一个前端总线上,当两个CPU满载时会争抢前端总线,...

    多核CPU主要分原生多核和封装多核。

     

    原生多核是指每个核心之间都是完全独立的,有着自己的前端总线。

     

    封装多核是指将两个完整的CPU封装到一起,连接到同一个前端总线上,当两个CPU满载时会争抢前端总线,导致性能下降。

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  • 利用多核 CPU 实现并行计算由 学院君 创建于1年前, 最后更新于 3个月前版本号 #25814 views2 likes1 collects开始之前,我们先澄清两个概念,「多核」指的是有效利用 CPU多核提高程序执行效率,「并行」和「并发...

    利用多核 CPU 实现并行计算

    由 学院君 创建于1年前, 最后更新于 3个月前

    版本号 #2

    5814 views

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    1 collects

    开始之前,我们先澄清两个概念,「多核」指的是有效利用 CPU 的多核提高程序执行效率,「并行」和「并发」一字之差,但其实是两个完全不同的概念,「并发」一般是由 CPU 内核通过时间片或者中断来控制的,遇到 IO 阻塞或者时间片用完时会交出线程的使用权,从而实现在一个内核上处理多个任务,而「并行」则是多个处理器或者多核处理器同时执行多个任务,同一时间有多个任务在调度,因此,一个内核是无法实现并行的,因为同一时间只有一个任务在调度:

    4443b3d492633a47949d86a97c30226a.png

    412679e744a2a35250a5259f061dcf7e.png

    多进程、多线程以及协程显然都是属于「并发」范畴的,可以实现程序的并发执行,至于是否支持「并行」,则要看程序运行系统是否是多核,以及编写程序的语言是否可以利用 CPU 的多核特性。

    下面我们以 goroutine 为例,来演示如何在 Go 语言中通过协程有效利用「多核」实现程序的「并行」执行,具体实现的话就是根据系统 CPU 核心数量来分配等值的子协程数,让所有协程分配到每个内核去并行执行。要查看系统核心数,以 MacOS 为例, 可以通过 sysctl hw 命令分别查看物理 CPU 和逻辑 CPU 核心数:

    bad5c25408af96fe36dff549399331e9.png

    我的系统物理 CPU 核心数是 4 个,逻辑 CPU 核心数是 8 个,所谓物理 CPU 核心数指的是真正插在物理插槽上 CPU 的核心数,逻辑 CPU 核心数指的是结合 CPU 多核以及超线程技术得到的 CPU 核心数,最终核心数以逻辑 CPU 核心数为准。

    此外,你也可以在 Go 语言中通过调用 runtime.NumCPU() 方法获取 CPU 核心数。

    接下来,我们来模拟一个可以并行的计算任务:启动多个子协程,子协程数量和 CPU 核心数保持一致,以便充分利用多核并行运算,每个子协程计算分给它的那部分计算任务,最后将不同子协程的计算结果再做一次累加,这样就可以得到所有数据的计算总和。我们编写对应的示例文件 parallel.go:

    package main

    import (

    "fmt"

    "runtime"

    "time"

    )

    func sum(seq int, ch chan int) {

    defer close(ch)

    sum := 0

    for i := 1; i <= 10000000; i++ {

    sum += i

    }

    fmt.Printf("子协程%d运算结果:%d\n", seq, sum)

    ch

    }

    func main() {

    // 启动时间

    start := time.Now()

    // 最大 CPU 核心数

    cpus := runtime.NumCPU()

    runtime.GOMAXPROCS(cpus)

    chs := make([]chan int, cpus)

    for i := 0; i < len(chs); i++ {

    chs[i] = make(chan int, 1)

    go sum(i, chs[i])

    }

    sum := 0

    for _, ch := range chs {

    res :=

    sum += res

    }

    // 结束时间

    end := time.Now()

    // 打印耗时

    fmt.Printf("最终运算结果: %d, 执行耗时(s): %f\n", sum, end.Sub(start).Seconds())

    }

    这里我们通过 runtime.NumCPU() 获取逻辑 CPU 核心数,然后通过 runtime.GOMAXPROCS() 方法设置程序运行时可以使用的最大核心数,这里设置为和系统 CPU 核心数一致,然后初始化一个通道数组,数量和 CPU 核心数保持一致,以便充分利用多核实现并行计算,接下来就是依次启动子协程进行计算,并在子协程中计算完成后将结果数据发送到通道中,最后在主协程中接收这些通道数据并进行再次累加,作为最终计算结果打印出来,同时计算程序运行时间作为性能的考量依据。

    此时,我们运行 parallel.go,得到的结果如下:

    8f37f88a5c03289669cd554cfc981b28.png

    然后我们修改 runtime.GOMAXPROCS() 方法中传入的 CPU 核心数为 1,再次运行 parallel.go,得到的结果如下:

    96b18eb0aebae2ca674236347f302b38.png

    可以看到使用多核比单核整体运行速度快了4倍左右,查看系统 CPU 监控也能看到所有内核都被打满,这在 CPU 密集型计算中带来的性能提升还是非常显著的,不过对于 IO 密集型计算可能没有这么显著,甚至有可能比单核低,因为 CPU 核心之间的切换也是需要时间成本的,所以 IO 密集型计算并不推荐使用这种机制,什么是 IO 密集型计算?比如数据库连接、网络请求等。

    另外,需要注意的是,目前 Go 语言默认就是支持多核的,所以如果上述示例代码中没有显式设置 runtime.GOMAXPROCS(cpus) 这行代码,编译器也会利用多核 CPU 来执行代码,其结果是运行耗时和设置多核是一样的。

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  • 单核CPU与多核CPU工作原理

    万次阅读 2018-06-21 16:43:43
    单核CPU与多核CPU工作原理今天要介绍一下单核CPU和单核(超时间轴)CPU以及多核CPU的工作原理 一.单核CPU起源:CPU的起源是1971年英特尔公司推出,由此正式宣告计算机的诞生,可以说是世界级的改变,并且严格准守冯...

    单核CPU与多核CPU工作原理

    今天要介绍一下单核CPU和单核(超时间轴)CPU以及多核CPU的工作原理

    1. 一.单核CPU

    起源:

    CPU的起源是1971年英特尔公司推出,由此正式宣告计算机的诞生,可以说是世界级的改变,并且严格准守冯诺依曼体系结构,在英特尔推出CPU之前的计算机所使用的处理器工作是非常麻烦的,需要复杂的线路组合才能使其正常工作,当然英特尔推出的CPU也是需要线路组合,但是相比之前的线路英特尔的要较为简洁,并且英特尔将这些线路组合称为总线!

    工作原理:

    单核CPU较为死脑,在通电时该CPU就会执行存储块中的指定地址的指令,如果你想要执行内存块其他地方的代码必须调整总线位置才可以让其执行!

    单核CPU就相当于阻塞程序,在工作期间只能执行某一个程序!

    1. 二.单核(超时间轴)CPU

    显而易见单核CPU并不是长久的,所以英特尔推出了时间轴的工作方式,一个CPU干上两个或两个以上的CPU的活,因为CPU的工作速度取决于晶体管,晶体管(是一种固体半导体器件,具有检波、整流、放大、开关、稳压、信号调制等多种功能。晶体管作为一种可变电流开关,能够基于输入电压控制输出电流。)越多CPU每秒工作率就越大,英特尔就想了一个想法增加CPU的晶体管,让CPU的工作频率赫兹增加,然后并增加北桥芯片用于和内存通讯,在将地址总线与内存对应起来(以次方的方式),这样的话就无需每次执行其他程序要修改一次线路了,最后就需要操作系统的帮忙了,当CPU通电时会一直执行某一块内存的代码,但是无需手动修改线路了,此外CPU中还有时钟电路,该电路用于控制CPU多少毫秒跳转到指定地址,那么操作系统可以利用时钟电路让其CPU跳转到其他地方然后在跳转回来!

    三.多核CPU

    多核CPU即多个CPU组成,这些CPU集成在一个芯片里,可以通过内部总线来交互数据,共享数据,这些CPU中分配出一个独立的核执行操作系统,每个核都有自己的寄存器,alu运算单元等(这些都是封装在cpu内部的),但是一级二级缓存是共享的,这些CPU通过总线来交互数据,并且工作是并行的,资源分配是由操作系统来完成的,操作系统来决定程序cpu的控制权分配,所以一个多核cpu的工作效率大多体现在操作系统的分配上,因为一个CPU基本上可以执行很多个程序,通过PCB进程控制块的方式存储当前代码段,然后来回跳转,所以当你的CPU核过多时,操作系统在分配时可能会导致部分CPU闲置!

    四.多个CPU

    即拥有多个cpu的主机,每个cpu只能用来独立执行不同的程序,这些cpu都是单核的,不用在家用电脑上,只用在特定的机器上,因为单核cpu执行一个程序比来回跳转执行的速度要快很多,但是难以管理,因为每个CPU有自己的总线,一级二级缓存,那么这样需要更大的占用面积,更多的总线,因为这些CPU不是封装在一个芯片里的!

     

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  • 一 : 科普一分钟尽管进程间是独立存在的,不能相互访问彼此的数据,但是在python中却存在进程间的通信方法,来帮助我们可以利用多核CPU也能共享数据.对于多线程其实也是存在一些缺点的,不是任何场景我们都用多线程来...

    一 : 科普一分钟

    尽管进程间是独立存在的,不能相互访问彼此的数据,但是在python中却存在进程间的通信方法,来帮助我们可以利用多核CPU也能共享数据.

    对于多线程其实也是存在一些缺点的,不是任何场景我们都用多线程来完成并发处理任务,因为CPU操作线程,所以线程多了,对于计算机的资源消耗是十分严重的,多线程适合IO操作密集的任务,那么怎么办呢, 协程的出现帮我们解决了这个问题 ,协程是比线程更小的一个单位,但是它的作用却不容忽视.

    二 : 多进程

    1.多进程简单了解 :

    进程之间是独立的,是操作系统自己来维护和管理的,python通过C接口起了一个进程,多进程可以充分的利用多核CPU

    2. 多进程的创建 :

    3. 多进程间的通信 :

    进程间独立,如果想相互访问,就必须有一个中间翻译,下面提供了几种进程间通信的方法。

    进程Queue

    解析 :

    Queue通信,相当于父进程赋值了一个Queue给子进程,子进程在这个Queue放好数据后,序列化一个中间翻译,然后在反序列化返回给父进程,

    因为进程之间内存独立,不能传递对象传递的其实就是序列化的数据

    Pipe

    多进程还有一种数据传递方式叫管道原理和 Queue相同

    4. 进程锁

    虽然内存独立,但是即使是打印也会造成打印数据错误,为了防止进程间抢屏幕打印输出,加了进程锁。

    5. 进程池

    创建一个子进程相当于copy一份父进程内存数据,为了防止频繁创建,导致内存不足,所以有了进程池作为限制。

    三 : 协程

    1. 协程的简单了解 :

    协程又称微线程,coroutne,协程是一种用户态的轻量级线程。通俗点讲就是周末我在家里休息,假如我先洗漱,再煮饭,再下载电影看会很慢,用了协程的效果就好比,我在下载电影的时候去点火煮饭,此时我马上洗漱,等我洗漱好了,饭也好了,吃完饭了,电影下好了,我可以看了。

    2. 协程的创建和使用:

    gevent 是一个三方库,可以轻松通过gevent实现并发同步或者异步编程。

    解析:尝试运行发现,运行时间为Sleep最长的时间,也就是说协程能绕过IO,进行执行,极大的提高了效率.

    IO(从硬盘上读一块数据,从网络读数据,从内存里读一块数据) 操作不占用CPU,计算占用CPU

    3. 协程简单爬网页 :

    4. 协程实现socketServer:

    通过协程,我们可以写出一个socketServer,真正socketServer的底层是用多线程来实现,我们用写成写出的效率很高,而且非常节省内存

    四 : 总结

    协程的优点:

    线程在单线程下切换,减少资源消耗

    无需原子操作控制流,简化编程模型

    高并发,高扩展,低成本.

    无论是多进程,多线程还是协程在不同的场景用不同的模型才能高效的完成任务.

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