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  • 该应用脚本是为了提高机器的CPU使用率,它会根据当前机器CPU (会自动排除本程序进程所占用CPU%) 决定是否需要”协助“已提高当前机器的CPU的使用率;
  • 第 第 PAGE 1 页 共 NUMPAGES 1 页 Linux top命令查看多核CPU每个核心的使用率 CPU是电脑的重要组成部分是不可缺少的角色下面是小编带来的关于Linux top命令查看多核CPU每个核心的使用率的内容欢迎阅读! Linux top...
  • 而随着CPU技术的快速发展,当前市场上双核甚至多核CPU已成为主流,这使得在Windows平台上用多核CPU的某些核独立执行任务,从而有效地提高软件的实时性成为可能。本文介绍一种在Windows内核模式下编写Windows驱动程序...
  • 获取多核CPU使用率,设置CPU亲和性,设置并发线程数和优先级,绑定线程在特点CPU上运行,并测试
  • LabVIEW 对多核 CPU 的支持
  • 主要介绍了如何利用多核CPU来加速你的Linux命令(GNU Parallel),小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
  • 用微机多核CPU并行方式运转WRF模式.pdf
  • 直到2005年,CPU时钟速率也一直持续提高,这本身足以提高在这些CPU上执行的所有应用程序的性能。 应用程序开发社区在性能改进方面一路顺风,而很少或根本没有投资于算法改进。 但是,自2005年以来,时钟速率的...

    摩尔定律-戈登·摩尔在1965年的预测,即每个集成电路组件的数量将每18到24个月翻一番-举行了真,并预计将保持真,直到2015 - 2020年(参见相关主题 )。 直到2005年,CPU时钟速率也一直持续提高,这本身足以提高在这些CPU上执行的所有应用程序的性能。 应用程序开发社区在性能改进方面一路顺风,而很少或根本没有投资于算法改进。

    但是,自2005年以来,时钟速率的增长和晶体管数量的增长一直在分化。 由于处理器材料的物理性质,时钟速率停止增加(甚至下降),并且处理器制造商开始将更多的执行单元(内核)打包到一个芯片(插槽)中。 这种趋势-在可预见的未来似乎可能会持续-从两个广义上讲,已经开始对应用程序开发和编程语言开发社区构成向上的压力:

    • 仅仅升级到功能更强大的CPU不再导致2005年前单线程应用程序的性能提高。 无论CPU中有多少个内核,单线程应用程序都执行相同的操作。 也就是说,无论CPU具有多少个内核,每个内核的吞吐量大致相同(假定在编译器,虚拟机或操作系统级别的自动并行化技术中没有突破)。
    • 升级到多核CPU将仅有益于系统上的增量负载,而不是现有负载。

    有效利用可用CPU内核的唯一方法是通过并行性。 到目前为止,操作系统主要在进程级别使用并行性,以提供无缝的多任务,多处理体验。 在应用程序开发方面,基于线程的并发编程是实现并行性的主要机制。

    基于线程的并行性具有以下优点:

    • 这是一个完善的编程模型。
    • 应用程序开发社区对如何创建,安排,执行和管理线程有深入的了解。
    • 开发人员受过训练,可以依次思考算法开发。 线程模型只是为并行性扩展了相同的方法。

    但是,基于线程的应用程序并行性的问题胜于其优点。 本文介绍了一些原因,为什么显式基于线程的应用程序并行性可能不是利用CPU内核的最佳方法,以及为什么我们需要不同的编程范例。

    调用栈深度

    调用堆栈是OS或虚拟机维护的内部结构,用于处理所有方法调用。 线程执行中的每个方法调用都推入一个堆栈帧(由有关当前方法调用的详细信息组成,例如参数,返回地址和局部变量)。

    图1显示了方法调用的内部:

    图1.调用堆栈的内部结构和增长
    该图显示了CallStack的内部结构和增长

    无论您如何将应用程序模块化为多个逻辑层(例如控制器层,外观层,组件层和数据访问对象[DAO]层),线程都是运行时的最终编织者,并且只有一个堆栈。 调用堆栈是一个很棒的发明,用于在运行时处理源代码模块化。 但是随着应用程序复杂性的增加和系统负载的增加,当前的调用堆栈结构模型限制了应用程序的可伸缩性,并且它具有与内存大小和对象可访问性有关的内在问题。

    对象可达性

    深度调用堆栈的另一个问题是对象引用可以保留在调用堆栈中,但从不使用。 例如,在图1中 ,当线程正在执行执行流中最深层的方法时,不太可能需要调用堆栈中所有方法的所有局部变量和参数。 (例如,当线程执行DAO层代码时,应用程序不太可能需要servlet层,控制器层,立面层和其他层方法推送的调用堆栈中的所有局部参数和变量。电话)。 但是,它不会被释放或垃圾回收,因为它包含实时引用。

    Java™调用栈实现旨在在方法调用返回时自动释放其所有引用。 当JVM不在高负载下时,这可能是可以接受的。 但是,当JVM使用大量活动线程运行时,这可能是个问题。 例如,如果每个线程在调用堆栈中最多保留5MB的未使用实时引用,并且有100个线程处于活动状态,则JVM将无法进行垃圾回收500MB的堆空间,因为调用堆栈变量和参数仍在对其进行引用。 在32位计算机上,这至少相当于该JVM的所有可用内存的25%,这是相当大的。

    共享对象

    基于线程的并行性的另一个关键问题是同步工作,这是由多个线程共享的对象的可变性引起的,如图2所示:

    图2.共享内存
    该图显示了如何在线程之间共享对象

    尽管同步的概念并不是什么新鲜事物,并且已被广泛采用,但它会损害应用程序的性能,因为锁定获取序列可能会强制线程等待或进入释放状态,从而在内部触发线程上下文切换。 上下文切换通常会减慢线程执行速度。 此外,它会清除内核中的所有管道指令和缓存。 在具有大量并行线程的JVM中,同步可能会由于同步和锁定而导致频繁的线程上下文切换。

    顺序编程

    顺序编程不一定是线程本身的问题,但它与应用程序使用线程的方式有关。 OS进程的逻辑概念是在计算的早期提出的,用于按顺序执行指令(在用户提交的作业中)。 但是,尽管此后某些过程的复杂性已经增加了许多倍,但是顺序编程的思维方式仍然占主导地位。 随着复杂性的增加,各种系统层(后端,中间层,前端)已经出现。 但是在一个层中,应用程序用例仍然是通过单个线程以顺序方式执行的,作为跨各种组件的所有逻辑的编织器。

    您可以将其与亨利·福特引入装配线之前的制造过程进行比较。 然后,一个工人或一组工人将创建整个产品。 装配线使工人能够在整个制造过程中专注于特定的子任务。 通过节省工人在产品制造阶段花费的时间,它可以将生产率提高很多倍。

    现代类似于装配线的是快餐店的客户订单处理。 预定数量的工作人员(每个人专门负责一组子任务)处理订单,每个工作人员仅完成全部工作的一部分。 完成该人的工作后,将半成品交给链中的下一个工人,依此类推,直到最终产品完成为止。 相反,考虑一个系统,其中每个员工从头到尾一次处理一个客户。 两者都是执行订单的有效方法,但是快餐系统的生产率更高。 一个处理整个订单的工人将花费太多时间在一个地方移动,而不是实际生产产品。 工人之间的移动会产生其他问题,例如空间争用和时间延迟。

    现在想一想现代JEE应用服务器执行用户请求的方式。 它为单个用户请求分配一个专用线程。 如图3所示,该线程执行所有指令,从日志记录,数据库交互,Web服务调用,网络交互和逻辑计算等开始:

    图3.线程流
    该图显示了一个线程执行所有不同的逻辑

    无论源代码在控制器,模型,视图,外观和其他层方面的模块化程度如何,它都由单个线程执行。 这种类型的执行会在内部创建许多硬件资源争用,例如上下文切换。

    结论

    多线程是一种有效利用基础CPU资源的极好的方法。 但是随着系统的发展,开发和OS社区也将多线程的使用扩展到了应用程序级并行性。 应用程序开发社区开始使用基于线程的编程来按顺序执行所有应用程序逻辑。 自从多核CPU开始普及以来,随着核的数量逐渐增加,基于顺序的显式基于线程的编程效率越来越低。

    在多核硬件上运行的可伸缩,高性能应用程序需要一种并行方法,该方法将应用程序逻辑分解为多个相互依赖的工作单元的切片,并将它们透明地链接在一起(而不是将它们与单个线程明确地绑定在一起),以便每个单独的工作单元都可以有效执行。

    正如装配线彻底改变了制造Craft.io并提高了每一层的效率一样,正确的未来编程模型将改变我们设计应用程序软件的方式。 一种这样的抽象模型,即基于actor的编程(请参阅参考资料 ),将整个应用程序划分为多个片,以便可以将基础核心分配给这些片并以有效的方式并行执行。

    免责声明

    本文中的所有观点仅是我的,不一定是我雇主的观点。

    致谢

    我要感谢我的同事耶稣·贝洛和奥尔加·拉斯金的宝贵建议。


    翻译自: https://www.ibm.com/developerworks/java/library/j-nothreads/index.html

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  • 面向多核CPU和GPU平台的数据库星形连接优化.pdf
  • 多核cpu和多cpu 架构 cpu的缓存 进程和线程 进程和线程在多核cpu,多cpu中的运行关系 cpu架构和工作原理 计算机有5大基本组成部分,运算器,控制器,存储器,输入和输出。运算器和控制器封装到一起,加上...

    目录

    cpu架构和工作原理

    计算机有5大基本组成部分,运算器,控制器,存储器,输入和输出。运算器和控制器封装到一起,加上寄存器组和cpu内部总线构成中央处理器(CPU)。cpu的根本任务,就是执行指令,对计算机来说,都是0,1组成的序列,cpu从逻辑上可以划分为3个模块:控制单元、运算单元和存储单元。这三个部分由cpu总线连接起来。

    CPU的运行原理就是:控制单元在时序脉冲的作用下,将指令计数器里所指向的指令地址(这个地址是在内存里的)送到地址总线上去,然后CPU将这个地址里的指令读到指令寄存器进行译码。对于执行指令过程中所需要用到的数据,会将数据地址也送到地址总线,然后CPU把数据读到CPU的内部存储单元(就是内部寄存器)暂存起来,最后命令运算单元对数据进行处理加工。周而复始,一直这样执行下去。

    多核cpu和多cpu

    架构

    多个物理CPU,CPU通过总线进行通信,效率比较低。

    多核CPU,不同的核通过L2 cache进行通信,存储和外设通过总线与CPU通信

    cpu的缓存

    CPU缓存是位于CPU与内存之间的临时数据交换器,它的容量比内存小的多但是交换速度却比内存要快得多。CPU缓存一般直接跟CPU芯片集成或位于主板总线互连的独立芯片上。

    随着多核CPU的发展,CPU缓存通常分成了三个级别:L1L2L3。级别越小越接近CPU,所以速度也更快,同时也代表着容量越小。L1 是最接近CPU的, 它容量最小(例如:32K),速度最快,每个核上都有一个 L1 缓存,L1 缓存每个核上其实有两个 L1 缓存, 一个用于存数据的 L1d Cache(Data Cache),一个用于存指令的 L1i Cache(Instruction Cache)。L2 缓存 更大一些(例如:256K),速度要慢一些, 一般情况下每个核上都有一个独立的L2 缓存; L3 缓存是三级缓存中最大的一级(例如3MB),同时也是最慢的一级, 在同一个CPU插槽之间的核共享一个 L3 缓存。

    读取数据过程。就像数据库缓存一样,首先在最快的缓存中找数据,如果缓存没有命中(Cache miss) 则往下一级找, 直到三级缓存都找不到时,向内存要数据。一次次地未命中,代表取数据消耗的时间越长。

    计算过程。程序以及数据被加载到主内存;指令和数据被加载到CPU的高速缓;CPU执行指令,把结果写到高速缓存;高速缓存中的数据写回主内存

    进程和线程

    进程

    进程是程序的一次执行过程,是一个动态概念,是程序在执行过程中分配和管理资源的基本单位,

    线程

    线程是CPU调度和分派的基本单位,它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。

    • 联系

    线程是进程的一部分,一个线程只能属于一个进程,而一个进程可以有多个线程,但至少有一个线程。

    • 区别:理解它们的差别,从资源使用的角度出发。(所谓的资源就是计算机里的中央处理器,内存,文件,网络等等)

    根本区别:进程是操作系统资源分配的基本单位,而线程是任务调度和执行的基本单位

    在开销方面:每个进程都有独立的代码和数据空间(程序上下文),程序之间的切换会有较大的开销;线程共享代码和数据空间,每个线程都有自己独立的运行栈和程序计数器(PC),线程之间切换的开销小。

    所处环境:在操作系统中能同时运行多个进程(程序);而在同一个进程(程序)中有多个线程同时执行(通过CPU调度,在每个时间片中只有一个线程执行)

    内存分配方面:系统在运行的时候会为每个进程分配不同的内存空间;而对线程而言,除了CPU外,系统不会为线程分配内存(线程所使用的资源来自其所属进程的资源),线程组之间只能共享资源。

    包含关系:没有线程的进程可以看做是单线程的,如果一个进程内有多个线程,则执行过程不是一条线的,而是多条线(线程)共同完成的;线程是进程的一部分,所以线程也被称为轻量级进程。

    进程和线程在多核cpu,多cpu中的运行关系

    操作系统会拆分CPU为一段段时间的运行片,轮流分配给不同的程序。对于多cpu,多个进程可以并行在多个cpu中计算,当然也会存在进程切换;对于单cpu,多个进程在这个单cpu中是并发运行,根据时间片读取上下文+执行程序+保存上下文。同一个进程同一时间段只能在一个cpu中运行,如果进程数小于cpu数,那么未使用的cpu将会空闲。

    多线程的概念主要有两种:一种是用户态多线程;一种是内核态多线程,对于内核态多线程(java1.2之后用内核级线程),在操作系统内核的支持下可以在多核下并行运行;
    对于多核cpu,进程中的多线程并行执行。对于单核cpu,多线程在单cpu中并发执行,根据时间片切换线程。同一个线程同一时间段只能在一个cpu内核中运行,如果线程数小于cpu内核数,那么将有多余的内核空闲。

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  • 多核cpu和gpu系统上椭圆曲线点乘并行计算研究.pdf
  • 服务器多核CPU是什么?多核CPU有什么用?许多人到购买服务器的情况下都是在网络服务器的配备中见到CPU一栏时会写着2核、四核、八核乃至十六核的字眼,那麼这种"核"是什么呢?她们与CPU又有什么关系呢?CPU别名微处理器,是...

    服务器多核CPU是什么?多核CPU有什么用?许多人到购买服务器的情况下都是在网络服务器的配备中见到CPU一栏时会写着2核、四核、八核乃至十六核的字眼,那麼这种"核"是什么呢?她们与CPU又有什么关系呢?

    CPU别名微处理器,是一种规模性的集成电路芯片,在早期情况下,因为技术比较有限,那时候的CPU时会保存一个集成ic,这就是我们常说的单核心集成ic,而伴随着科学研究的发展趋势,提炼出技术的变化,当代的CPU中通常能够保存2个、四个乃至大量的集成ic,而在其中每一个集成ic且可单独运作,极大地提升了网络服务器运作的效率和稳定性.自然,伴随着多核CPU的出現,网络服务器科学研究销售市场也就出現了大幅的改革创新与洗涤.

    最先是中国科研院所的技术暴发,"黎明"系列产品的出現切断了国际市场在CPU集成ic上的垄断性技术,而"广州天河"系列产品的出現将在我国电子计算机工作立即引向了世界第一的王座,次之是中国个大中型制造商的出現,的浪潮、想到的兴起也正一点点并吞着被海外服务器占有的中国销售市场.那么多核CPU针对网络服务器而言又产生着如何的实际意义呢?

    230F12935-0.jpg

    多核CPU自身代表了代表了建筑科学的一次自主创新.因为大数字数据信息和互联网技术的经济全球化,商业服务和顾客刚开始规定多核CPU产生特性改善,这一关键自主创新就开始了;由于多核CPU比单核心CPU具备特性和效率优点,多核处理器可能变成被普遍选用的测算实体模型.

    在驱动器pc安全系数和虚拟技术的重特大过程全过程中,多核CPU饰演管理中心功效,这种安全系数和虚拟技术的开发设计用以为商业服务测算销售市场提供更大的安全系数、更强的資源使用率、造就更大使用价值.一般顾客客户也期待获得史无前例的特性,这将巨大地拓展、数字媒体技术测算系统软件的应用.

    此外,多核CPU在网络服务器中的运用中,既考虑了高防服务器租赁时大信息量的迅速吞吐量、强力的稳定性的规定,也对网络服务器长期维持效率高运作的特性基本提供了确保.能够确切的说,多核CPU的配备与稳定性决策了网络服务器应用的品质。

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  • 主要介绍了Shell脚本实现把进程负载均衡到多核CPU中,可以把进程指定运行在某个CPU中,需要的朋友可以参考下
  • WindowsVC++获取多核CPU各核使用率

    热门讨论 2013-03-20 10:21:39
    《Windows系统CPU内存网络性能统计第三篇 CPU 多核CPU各核使用率 C#》 http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/8678382 配套程序,能获取多核CPU各核的使用率,已经测试,能在WinXP及Win7运行。
  • 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

    2 likes

    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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