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  • 西门子_在 SIMATIC F-CPU 上分布式使用安全激光扫描器,并采用 F-CPU 切换监控盒pdf,
  • cpu切换线程上下文会耗费多少时间

    千次阅读 2019-07-10 13:06:59
    cpu切换线程上下文会耗费多少时间,有人在linux下面使用不同的cpu测试过,需要1000ns以上的时间 https://blog.tsunanet.net/2010/11/how-long-does-it-take-to-make-context.html 转载于:...

    cpu切换线程上下文会耗费多少时间,有人在linux下面使用不同的cpu测试过,需要1000ns以上的时间

    https://blog.tsunanet.net/2010/11/how-long-does-it-take-to-make-context.html

    转载于:https://www.cnblogs.com/Martianhh/p/10002531.html

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  • 在代码的开头,所有 import 之前,加入下面两行代码: import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" # 这一行注释掉就是使用cpu,不注释就是使用gpu

    在代码的开头,所有 import 之前,加入下面两行代码:

    import os
    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"  # 这一行注释掉就是使用gpu,不注释就是使用cpu
    
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  • CPU切换线程的相关理解

    千次阅读 2019-10-29 14:52:27
    CPU的时间是按时间片分的,而不是一个时间点,并发问题是由于CPU线程切换导致的。 现在假设有一段代码 if(i == 1) { i++; //断点1 system.out.print(i); } //断点2  有两个线程A,B同时执行这一段代码,...

    1.既然CPU同一时间只能执行一个线程,为什么存在并发问题

    CPU的时间是按时间片分的,而不是一个时间点,并发问题是由于CPU线程切换导致的。

    现在假设有一段代码

    if(i == 1) {
        i++;  //断点1
        system.out.print(i);       
    } //断点2

     有两个线程A,B同时执行这一段代码,假设A线程先被CPU调度,然而A线程在断点1处,时间片到期了,此时A线程的代码并没有执行完,但是CPU此时会调度B线程,并不会管A线程是不是执行完了这一段代码。

      再接着假设B线程现在执行完了这一段代码(当然也可能没有执行完),CPU 现在就又会调度A线程,并且从A线程的断点1处继续执行(注意不是重新执行,CPU切换的时候保存了线程的上下文)

      总结一下:CPU切换线程并不会管你线程是否将代码执行完,而是和分给线程的时间片是否到期有关,时间片到期了就会切换线程,并发也就由此产生了。

    原文链接:https://www.cnblogs.com/qingbafengliuxia/p/10171638.html

    二、CPU时间分片、多线程、并发和并行

    1、CPU时间分片、多线程?

    如果线程数不多于CPU核心数,会把各个线程都分配一个核心,不需分片,而当线程数多于CPU核心数时才会分片。

    2、并发和并行的区别

    并发:当有多个线程在操作时,如果系统只有一个CPU,把CPU运行时间划分成若干个时间片,分配给各个线程执行,在一个时间段的线程代码运行时,其它线程处于挂起状态。这种方式我们称之为并发(Concurrent)。并发=间隔发生

    并行:当系统有一个以上CPU时,则线程的操作有可能非并发。当一个CPU执行一个线程时,另一个CPU可以执行另一个线程,两个线程互不抢占CPU资源,可以同时进行,这种方式我们称之为并行(Parallel)。 并行=同时进行

    区别:并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生;而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。

    并行同时做多件事情

    并发表示同时发生了多件事情,通过时间片切换,哪怕只有单一的核心,也可以实现“同时做多件事情”这个效果。

    根据底层是否有多处理器,并发与并行是可以等效的,这并不是两个互斥的概念。

    举个我们开发中会遇到的例子,我们说资源请求并发数达到了1万。这里的意思是有1万个请求同时过来了。但是这里很明显不可能真正的同时去处理这1万个请求的吧!

    如果这台机器的处理器有4个核心,不考虑超线程,那么我们认为同时会有4个线程在跑。也就是说,并发访问数是1万,而底层真实的并行处理的请求数是4

    如果并发数小一些只有4的话,又或者你的机器牛逼有1万个核心,那并发在这里和并行一个效果。

    也就是说,并发可以是虚拟的同时执行,也可以是真的同时执行。而并行的意思是真的同时执行。

    结论是:并行是我们物理时空观下的同时执行,而并发则是操作系统用线程这个模型抽象之后站在线程的视角上看到的“同时”执行。

    原文链接:https://www.cnblogs.com/amunamuna/p/10072036.html

    三、cpu切换线程上下文会耗费多少时间

    cpu切换线程上下文会耗费多少时间,有人在linux下面使用不同的cpu测试过,需要1000ns以上的时间

    原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30852419/article/details/95326304

    1秒(s)=1000000000纳秒(ns)

     

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  • tensorflow2.0 GPU和CPU切换

    千次阅读 2020-02-20 15:22:32
    首先若不加任何配置情况下,是默认使用gpu的, 加上下面这句代码就使用cpu了。 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1

    首先若不加任何配置情况下,是默认使用gpu的,
    加上下面这句代码就使用cpu了。

    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"
    
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  • 为什么CPU切换线程状态会耗费资源

    千次阅读 2019-05-14 20:27:13
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