hyperthreading

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我發現從另一個答案以下報價（Performance difference for multi-thread and multi-process）：接下來，你可以有「超線程」的CPU，它可以（在至少）上的核心運行兩個線程非常迅速 - 但是，而不是進程（因爲「超線程」線程不能使用不同的地址空間） -線程可以贏得性能方面的另一種情況。這是準確的嗎？虛擬內核的兩個線程（超線程）不能運行不同的操作系

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超線程如何影響並行化？

我在HyperThreaded CPU上使用OpenMP代碼。如果一切都相等，在非超線程CPU上，性能如何改變？我注意到100％的處理器利用率，無論我運行多少個線程，但改變線程數確實提高了性能。怎麼會這樣？對於非INTEL多線程CPU，故事是否一樣？

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如何確定使用超線程多核CPU時的最佳Java線程數

我的CPU是8x2600 MHz（Intel Xeon CPU E5-2670 0 @ 2.60GHz）。我有一個數據處理算法，可以在Java中並行運行。此函數確定運行時併發線程數 Runtime.getRuntime().availableProcessors()返回8. 此算法是100％非阻塞。 CPU支持超線程，每個內核有2個線程。現在我應該使用8個線程運行算法，因爲Java只能看到8個

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硬件級別的超線程化

所以，這個學期我有一個關於操作系統的話題，而且我還不太瞭解Hyper線程。我搜索互聯網，但我發現的東西幾乎是相同的東西（我不知道我是否用錯誤的詞條搜索）。這裏是我找到了來源： https://www.dasher.com/will-hyper-threading-improve-processing-performance/; Hyper-threading Performance Compar

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如何檢測多核可伸縮性/爭用問題

我面臨多核系統的可伸縮性問題。我的應用程序在4個物理核心機器上並行處理科學數據，8個邏輯核心啓用超線程。我們推出8個JVM，每個邏輯核心一個（我們最終可能會切換到一個JVM，以避免JVM的開銷）問題是可擴展性幾乎是線性的，最多4個核心，但我們幾乎沒有增加10-20通過增加4個「邏輯核心」來提高性能。我通過剖析應用程序來分析線程行爲，並且看不到太多的鎖或線程。我也檢查了pidstat，我沒有看到

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超線程使我的代碼運行速度變慢了嗎？

一些多線程代碼我剛寫似乎在超線程CPU運行速度較慢 - 即禁用超線程使得它運行得更快。這是正常的嗎？

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可用線程着陸

我編程上的騎士登陸，其具有68芯和4個超線程/核心節點。我正在研究混合MPI/OpenMP應用程序。我的問題是，如果4個超線程意味着用作OpenMP的線程或者我如何使用他們？當我運行使用以下方案我的程序： export OMP_NUM_THREADS=1 mpirun -np 68 ./app 它的運行速度比當我使用的方案更快： export OMP_NUM_THREADS=4 mp

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芯數用來加快計算

我試圖使用Amdahl定律來計算的代碼加速和下面是我的CPU規格： Amdahl定律： - Speedup = 1/1-p+ (p/n) ，其中n =處理器數量。根據我的規格，它說核= 4，而邏輯處理器= 8 我應該公式中的number of processors使用？

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何時使用MPI和OpenMP以及PBS Pro進行超線程？

在運行Linux的共享內存系統上，假設它有4個Intel Xeon-E5 CPU，每個CPU有10個內核。 PBS Pro已安裝。例如，如果用戶使用qsub -l select=1:ncpu=30來運行軟件程序（如果他們想運行在覈心上），那麼它們就可以運行。或者爲其他軟件做setenv OMP_NUM_THREADS 30。我的問題主要與基於MPI的商業軟件包有關。忽略PBS和qsub一會兒，運

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OpenMP：不使用超線程核心（half`num_threads（）`w/hyperthreading）

在Is OpenMP (parallel for) in g++ 4.7 not very efficient? 2.5x at 5x CPU中，我確定我的程序的性能在11s和13s之間變化（大多數情況下總是在12s以上，有時慢到13.4 s）在使用默認的#pragma omp parallel for時約爲500％的CPU，並且在4核8線Xeon上，OpenMP加速僅爲5x CPU w/g++-