转自:http://book.51cto.com/art/201004/197196.htm SISD.MIMD.SIMD.MISD计算机的体系结构 1. 计算平台介绍 Flynn于1972年提出了计算平台的Flynn分类法,主要根据指令流和数据流来分类,共分为四种类型的计算平台,如下图所示: 单指令流单数据流机器(SISD) SISD机器是一种传统的串行计算机,它的硬件不支持任何形式的并行计算,所有的指令都是串行执行.并且在某个时钟周期内,CPU只能处理一个数据流.因此这种机器被称作单指令流单

paip.提升性能--多核cpu中的java/.net/php/c++编程 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax ////////////////目前情况 需要一个处理50w行的文件,按行进行分词..需要50s才能完成.. 经过调试,瓶颈在这个代码上... TokenStream ts = Analyzer.tokenStream("", reader

1.CPU发展趋势 核心数目依旧会越来越多,依据摩尔定律,由于单个核心性能提升有着严重的瓶颈问题,普通的桌面PC有望在2017年末2018年初达到24核心(或者16核32线程),我们如何来面对这突如其来的核心数目的增加?编程也要与时俱进.笔者斗胆预测,CPU各个核心之间的片内总线将会采用4路组相连:),因为全相连太过复杂,单总线又不够给力.而且应该是非对称多核处理器,可能其中会混杂几个DSP处理器或流处理器. 2.多线程与并行计算的区别 (1)多线程的作用不只是用作并行计算,他还有很多很有益的作

多核CPU运行模式主要有以下三种: •非对称多处理(Asymmetric multiprocessing,AMP)——每个CPU内核运行一个独立的操作系统或同一操作系统的独立实例(instantiation). •对称多处理(Symmetric multiprocessing,SMP)——一个操作系统的实例可以同时管理所有CPU内核,且应用并不绑定某一个内核. •混合多处理(Bound multiprocessing,BMP)——一个操作系统的实例可以同时管理所有CPU内核,但每个应用被锁定于某

引用 前几天在网上看到一个淘宝的面试题:有一个很大的整数list,需要求这个list中所有整数的和,写一个可以充分利用多核CPU的代码,来计算结果.一:分析题目 从题中可以看到“很大的List”以及“充分利用多核CPU”,这就已经充分告诉我们要采用多线程(任务)进行编写.具体怎么做呢?大概的思路就是分割List,每一小块的List采用一个线程(任务)进行计算其和,最后等待所有的线程(任务)都执行完后就可得到这个“很大的List”中所有整数的和. 二:具体分析和技术方案 既然我们已经决定采用多线程

引言 在这篇文章中我会主要介绍CPU相关的一些重要概念和技术.如果你想更好地了解操作系统,那就从本文开始吧. 中央处理器(Central processing unit) 在我们了解其它概念之前,我们应该首先了解一下什么是CPU,它是做什么的,它的主要组件以及相应的作用都是什么? 简单点说,CPU其实就是计算机内部的一个电子电路.根据一些具体的指令它可以执行基本的运算,逻辑,控制和IO操作等.CPU的主要组件包括: 算术逻辑单元(ALU is short for 'arithmetic logi

python 为什么不能利用多核 CPU  GIL 其实是因为在 python中有一个 GIL( Global Interpreter Lock),中文为:全局解释器锁.  1.最开始时候设计GIL是为了数据安全 python为了数据安全设计了这个 GIL.  2.每个 CPU在同一时间只能执行一个线程:  (在单核 CPU下的多线程其实都只是并发,不是并行,并发和并行从宏观上来讲都是同时处理多路请求的概念. 但并发和并行又有区别,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

转自 1.多线程在单核和多核CPU上的执行效率问题的讨论 a1: 多线程在单cpu中其实也是顺序执行的,不过系统可以帮你切换那个执行而已,其实并没有快(反而慢) 多个cpu的话就可以在两个cpu中同时执行了………….. a2: 单核CPU上运行的多线程程序, 同一时间只能一个线程在跑, 系统帮你切换线程而已, 系统给每个线程分配时间片来执行, 每个时间片大概10ms左右, 看起来像是同时跑, 但实际上是每个线程跑一点点就换到其它线程继续跑 效率不会有提高的 切换线程反倒会增加开销 a3: #3楼

GIL 与 Python 线程的纠葛 GIL 是什么东西?它对我们的 python 程序会产生什么样的影响?我们先来看一个问题.运行下面这段 python 程序,CPU 占用率是多少? # 请勿在工作中模仿,危险:) def dead_loop(): while True: pass dead_loop() 答案是什么呢,占用 100% CPU?那是单核!还得是没有超线程的古董 CPU.在我的双核 CPU 上,这个死循环只会吃掉我一个核的工作负荷,也就是只占用 50% CPU.那如何能让它在双核

GIL 与 Python 线程的纠葛 GIL 是什么东西?它对我们的 python 程序会产生什么样的影响?我们先来看一个问题.运行下面这段 python 程序,CPU 占用率是多少? # 请勿在工作中模仿,危险:) def dead_loop(): while True: pass dead_loop() 答案是什么呢,占用 100% CPU?那是单核!还得是没有超线程的古董 CPU.在我的双核 CPU 上,这个死循环只会吃掉我一个核的工作负荷,也就是只占用 50% CPU.那如何能让它在双核

此文中的大部分资料来自于网络上,我只是觉得把有道理的整理一下,方便以后查阅. 1.多线程在单核和多核CPU上的执行效率问题的讨论a1: 多线程在单cpu中其实也是顺序执行的,不过系统可以帮你切换那个执行而已,其实并没有快(反而慢)多个cpu的话就可以在两个cpu中同时执行了.............. a2: 单核CPU上运行的多线程程序, 同一时间只能一个线程在跑, 系统帮你切换线程而已, 系统给每个线程分配时间片来执行, 每个时间片大概10ms左右, 看起来像是同时跑, 但实际上是每个线程跑

浅谈多核CPU.多线程.多进程 1.CPU发展趋势 核心数目依旧会越来越多,依据摩尔定律,由于单个核心性能提升有着严重的瓶颈问题,普通的桌面PC有望在2017年末2018年初达到24核心(或者16核32线程),我们如何来面对这突如其来的核心数目的增加?编程也要与时俱进.笔者斗胆预测,CPU各个核心之间的片内总线将会采用4路组相连:),因为全相连太过复杂,单总线又不够给力.而且应该是非对称多核处理器,可能其中会混杂几个DSP处理器或流处理器. 2.多线程与并行计算的区别 (1)多线程的作用不只是用

原文来自:http://www.solves.com.cn/it/yj/CPU/2019-06-24/1122.html 多核CPU和多CPU的区别主要在于性能和成本.多核CPU性能最好,但成本最高:多CPU成本小,便宜,但性能相对较差.我们来看一个例子:如果我们需要组成一个48核的计算机,我们可以有这么三种选择: 把48个核全部做到一个大Die上,Die很大.这个Die加上一些外围电路组成一个单Die多核CPU. 弄4个小Die,每个Die 12个内核,每个Die很小.把这4个Die,加上互联

查看多核CPU命令 mpstat -P ALL  和  sar -P ALL 说明:sar -P ALL > aaa.txt   重定向输出内容到文件 aaa.txt top命令 经常用来监控linux的系统状况,比如cpu.内存的使用,程序员基本都知道这个命令,但比较奇怪的是能用好它的人却很少,例如top监控视图中内存数值的含义就有不少的曲解.本文通过一个运行中的WEB服务器的top监控截图,讲述top视图中的各种数据的含义,还包括视图中各进程(任务)的字段的排序. top进入视图 第一行: 

linux下使用top命令或uptime命令 单核cpu下,负载超过0.7即意味着瓶颈,多核cpu下按核数*0.7计算负载 如2核,1.4可能即意味着负载较吃力了 查看核数 grep 'model name' /proc/cpuinfo | wc -l

昨晚和一位读者朋友讨论了一个问题:在一台多核 CPU 的 Web 服务器上,存在负载不均衡问题,其中 CPU0 的负载明显高于其它 CPUx,进一步调查表明 PHP-FPM 的嫌疑很大.话说以前我曾经记录过软中断导致过类似的问题,但是本例中可以排除嫌疑.让我们在一台四核服务器上采样分析一下数据确认看看是否存在负载不均衡问题:shell> mpstat -P ALL 1 10 CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft ... %idle

原文链接:http://www.vaikan.com/use-multiple-cpu-cores-with-your-linux-commands/ 你是否曾经有过要计算一个非常大的数据(几百GB)的需求?或在里面搜索,或其它操作——一些无法并行的操作.数据专家们,我是在对你们说.你可能有一个4核或更多核的CPU,但我们合适的工具,例如 grep, bzip2, wc, awk, sed等等,都是单线程的,只能使用一个CPU内核. 借用卡通人物Cartman的话,“如何我能使用这些内核”? 要

原文出处: rankfocus   译文出处: 外刊IT评论 你是否曾经有过要计算一个非常大的数据(几百GB)的需求?或在里面搜索,或其它操作——一些无法并行的操作.数据专家们,我是在对你们说.你可能有一个4核或更多核的CPU,但我们合适的工具,例如 grep, bzip2, wc, awk, sed等等,都是单线程的,只能使用一个CPU内核. 借用卡通人物Cartman的话,“如何我能使用这些内核”? 要想让Linux命令使用所有的CPU内核,我们需要用到GNU Parallel命令,它让我们

http://www.vaikan.com/use-multiple-cpu-cores-with-your-linux-commands/ 你是否曾经有过要计算一个非常大的数据(几百GB)的需求?或在里面搜索,或其它操作——一些无法并行的操作.数据专家们,我是在对你们说.你可能有一个4核或更多核的CPU,但我们合适的工具,例如 grep, bzip2, wc, awk, sed等等,都是单线程的,只能使用一个CPU内核. 借用卡通人物Cartman的话,“如何我能使用这些内核”? 要想让Lin

你是否曾经有过要计算一个非常大的数据(几百GB)的需求?或在里面搜索,或其它操作——一些无法并行的操作.数据专家们,我是在对你们说.你可能有一个4核或更多核的CPU,但我们合适的工具,例如 grep, bzip2, wc, awk, sed等等,都是单线程的,只能使用一个CPU内核. 借用卡通人物Cartman的话,“如何我能使用这些内核”? 要想让Linux命令使用所有的CPU内核,我们需要用到GNU Parallel命令,它让我们所有的CPU内核在单机内做神奇的map-reduce操作,当然