如何在應用程序中使用四核CPU

Question

要使用四核處理器的所有內核，我需要在代碼中更改哪些內容，是關於添加對多線程的支持還是由操作系統本身負責。我有FreeBSD，我使用的語言是C++。我想給我的應用程序提供完整的CPU週期至少90％。

Answer 1

對於C++中的多線程應用程序，我建議Boost.Thread這應該可以幫助您充分利用四核機器的全部潛力。

至於改變你的代碼，你可能想考慮使事物儘可能不變。線程之間的狀態轉換更難以調試。有太多可能以意想不到的方式發生的事情。請參閱this SO線程。

Answer 2

我認爲你唯一的選擇是運行多個線程。如果你的應用程序是單線程的，那麼它將只運行在其中一個內核上（一次），但是如果你有更多的線程，它們可以同時運行。

Answer 3

您需要通過使用Threading爲應用程序添加對並行性的支持。

一旦您支持並行性，則需要由操作系統將線程分配給CPU內核。

Answer 4

另一個在這裏沒有提到的選項是使用OpenMP，通過-fopenmp和libgomp庫，這兩個庫都安裝在我的FreeBSD 8系統上。

這些給你#pragma指令並行化某些循環，而語句等，即你可以並行的位。它爲您處理線程和CPU關聯。請注意，這是一個通用的解決方案，因此可能不是最佳並行方式，但它可以讓您平行某些例程。

看看這個：https://computing.llnl.gov/tutorials/openMP/

至於使用線程/進程本身，某些程序和工作借給自己給它的方式。你能以這種方式分解任務嗎？ fork（）你的過程還是創建一個線程是否有意義？如果是這樣，那麼，如果不是這樣，不要試圖強制你的應用程序是多線程的，因爲。我通常給出的一個例子是最大公約數算法 - 它依賴於傳統實現中所有時間之前的步驟，因此很難並行化。

另請注意，衆所周知，對於某些算法來說，並行處理實際上對於並行處理的小值很慢，因爲雖然作業更快完成，但分叉和連接的相關時間成本（是線程或進程）實際上將時間推到串行實現的時間之上。

Answer 5

你need某種形式的並行性。多線程或多處理將會很好。

一般，多線程是容易處理（因爲他們可以訪問共享數據）不是多個過程。但是，通常，多個線程都是難來處理（因爲他們訪問共享數據）比多個進程。 而且，是的，我故意寫了這個。

如果你有一個SIMD場景，看看OpenMP的Ninefingers' suggestion也很不錯。 （如果您不知道SIMD的含義，請參閱下面的Ninefingers的有用評論。）

Answer 6

我認爲您應該關注的第一件事是您的應用程序及其算法是否適合在parellel中執行（或者可能作爲一組可以獨立處理的串行任務）。如果情況並非如此，那麼很難多線程化或將其分解爲並行進程，並且您可能需要考慮修改其工作方式。

確定可以從並行處理中受益後，您可以選擇使用多個進程或線程。這個選擇很大程度上取決於應用程序的性質以及並行進程的獨立性。因爲它們處於相同的過程中，所以在線程之間協調和共享數據更容易，但開發和調試的難度也更大。

如果您決定關閉多線程路由，Boost.Thread是一個很好的庫。

Answer 7

我想給我的應用程序提供完整的CPU週期至少90％。

爲什麼？你的芯片不夠熱？

嚴重的是，它需要世界各地的專家數十名，如果沒有了數百個小時並行和負載均衡的應用程序，以便它使用90％的所有4個內核。 您的CPU已經支付，無論您是否使用它，其成本都是相同的。 （實際上，如果你不使用它，它的運行成本會稍微低一點，從電子方面講，）你的時間值多少錢？您願意投資多少小時才能更有效地使用可能花費300美元的資源，並且可能大部分時間都處於閒置狀態？

有可能通過並行獲得的速度提升，但它的在人類的時間昂貴。你需要一個很好的理由來證明這一點。 （學習如何是一個足夠好的理由。）

我對並行編程知道的所有優秀書籍都是針對C++以外的語言，並且有很好的理由。如果你想在並行性方面感興趣的東西檢查出隱式並行程序min在pH或並行編程在ML或Fortress Project。