关于我问题的更多细节:
系统平台为linux(mac),线程任务为非阻塞和循环任务.假设只有一个cpu核心,那么当有两个线程时,线程每次占用多少cpu时间。当线程数增加时,如何改变分配给每个线程的cpu时间。
|------------------ one cpu time of one thread ---------------------|
|-context switch time -|----------- user code running time----------|
|------------A---------|--------------------B------
来自python
然而,即使不是瓶颈,GIL也会降低性能。总结这些幻灯片:系统调用开销很大,特别是在多核硬件上。调用一个函数的两个线程所用的时间可能是单个线程调用该函数两次所需时间的两倍。GIL可以使I/O绑定线程被安排在CPU绑定线程之前。而且它阻止了信号的传递。
我尝试先在单个线程中运行一个简单的函数,然后将其与使用5个线程进行比较:
from threading import Thread
import time
def count(n):
while n > 0:
n -= 1
a=time.time()
count(100000000)
我已经在我的项目中使用Qt开发了一段时间了,我们开始转向更面向线程的设计。在将一些GL渲染小工具移动到其他线程时,我发现了一些非常奇怪的行为。如果在接受用户输入的小部件(如QTextEdit)获得焦点之前,GL小部件开始从另一个线程(Boost线程或QThread)更新,我会得到如下的XCB崩溃:
[xcb] Too much data requested from _XRead
[xcb] This is most likely caused by a broken X extension library
[xcb] Aborting, sorry about that.
hypnotize
我要做的是编写一个流程,如下所示:
while(forever)
{
do something;
relinquish current cpu time slice;
}
Linux中是否有一些简单地终止时间片的调用,这样永远的循环就不会占用整个CPU线程?我相信您可以进行另一个系统调用,但这可能会调用不必要的内核/用户CPU工作,我只想说,我已经完成了时间限制和重新安排时间。
这种类型的调用在实时环境中也可能非常好。
嗨,我已经在网上找过了,但是我似乎找不到答案,我是否需要做些什么来让matlab使用所有的内核?据我所知,多线程是从2007年开始支持的。在我的机器上,matlab只使用了一个内核@100%,其余的在~2%挂起。我使用的是64位Linux (Mint 12)。在我的另一台只有2个核心的32位计算机上,Matlab似乎100%地利用了两个核心。不是所有的时间,但在足够数量的情况下。在64位、4核的PC上,这种情况永远不会发生。
为了让Matlab尽可能地使用所有的内核,我必须在64位中做一些事情吗?我必须在安装后执行一些自定义链接,因为Matlab找不到这些库(例如:libc.so.6)因为它没