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    如何从Wall/CPU time理解多线程程序的并行效率?有利于理解跑WRF时候如何选择合适的核数

    作为高性能计算软件的用户,我们经常可以在软件的输出文件中看到各种时间统计。最常见的就是计算使用的时间,也就是wall-clock time或者wall time。这个很好理解,它就是我们从计算开始到计算结束等待的时间。除此之外,CPU time也是一个常见的时间数据。CPU time衡量的是CPU用来执行程序的时间。当软件使用一个线程时,由于需要等待IO完成或者用户输入等原因,CPU并不总是100%被使用,这导致CPU time一般比wall time小。当我们使用多线程的时候,程序的CPU time是各个线程的CPU time之和。那么如何从wall time 和CPU time这两个数据理解多线程程序的并行效率呢?

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    Java多线程原理+基础知识(超级超级详细)+(并发与并行)+(进程与线程)1

    并发与并行的区别: 1.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发生。 2.并行是不同实体上的多个事件,并发是多个实体的不同事件 3.并行是多个处理器同时处理多个任务,并发是一个处理器“同时“处理多个任务 并发的同时是指宏观上的同时: 在同一时刻只能有一条指令执行,但多个进程指令被快速的轮换执行,使得在宏观上具有多个进程同时执行的效果,但在微观上并不是同时执行的,只是把时间分成若干段,使多个进程快速交替的执行。 小科普 而在多个 CPU 系统中,则这些可以并发执行的程序便可以分配到多个处理器上(CPU),实现多任务并行执行, 即利用每个处理器来处理一个可以并发执行的程序,这样多个程序便可以同时执行。目前电脑市场上说的多核 CPU,便是多核处理器,核 越多,并行处理的程序越多,能大大的提高电脑运行的效率。

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    进程,线程,协程与并行,并发

    进程的出现是为了更好的利用CPU资源使到并发成为可能。 假设有两个任务A和B,当A遇到IO操作,CPU默默的等待任务A读取完操作再去执行任务B,这样无疑是对CPU资源的极大的浪费。聪明的老大们就在想若在任务A读取数据时,让任务B执行,当任务A读取完数据后,再切换到任务A执行。注意关键字切换,自然是切换,那么这就涉及到了状态的保存,状态的恢复,加上任务A与任务B所需要的系统资源(内存,硬盘,键盘等等)是不一样的。自然而然的就需要有一个东西去记录任务A和任务B分别需要什么资源,怎样去识别任务A和任务B等等。登登登,进程就被发明出来了。通过进程来分配系统资源,标识任务。如何分配CPU去执行进程称之为调度,进程状态的记录,恢复,切换称之为上下文切换。进程是系统资源分配的最小单位,进程占用的资源有:地址空间,全局变量,文件描述符,各种硬件等等资源。

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