【发布时间】：2009-07-22 14:30:51
【问题描述】：
我做了一些与绘图软件和数学建模相关的 c++ 编程。 有些程序需要一到五个小时来执行和输出结果；但是，它们只消耗了我核心二重奏的 50%。我在另一台基于双处理器的机器上尝试了代码，结果相同。
有没有办法强制程序使用所有可用的处理器资源和内存？
注意：我使用的是 ubuntu 和 g++
【问题讨论】：
标签： c++ multithreading
【发布时间】：2009-07-22 14:30:51
【问题描述】：
一个线程一次只能在一个内核上运行。如果你想同时使用这两个内核，你需要找到一种方法在另一个线程中完成一半的工作。
这是否可能，如果可以，如何在线程之间分配工作，完全取决于您正在做的具体工作。
要实际创建一个新线程，请参阅Boost.Thread docs、pthreads docs 或Win32 API docs。
[编辑：其他人建议使用库为您处理线程。我没有提到这些的原因是因为我对它们没有经验，而不是因为我认为它们不是一个好主意。它们可能是，但这完全取决于您的算法和平台。线程几乎是通用的，但要注意多线程编程通常很困难：你自己会制造很多问题。]
【讨论】：
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@Edit：是的，我看不出在 C++ 中使用库（如 boost）有什么意义。 =/ @Mild-Offtopic：是的，最近大致学习了 C++ 中的线程。 ：-） 好建议。 :)
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@Zack：你的意思是说你没有看到在 C++ 中使用库的意义吗？因为 Boost 很棒。
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使用并发库/数据结构/设计模式的关键在于它简化了一些与并发相关的问题。通过合适的设计，只需少数组件具有并发意识就足够了，其余组件可以是单线程的，同时仍能利用所有可用的 CPU 内核。
最快的方法是阅读有关 openMP 并使用它来并行化您的程序。
使用命令g++ -fopenmp编译，前提是你的g++版本是>=4
【讨论】：
您需要运行与可用 CPU 内核一样多的线程，以便能够潜在地使用所有处理器时间。 （不过，您仍然可以被其他任务抢占。）
有很多方法可以做到这一点，这完全取决于您正在处理的内容。不过，您也许可以使用 OpenMP 或 TBB 之类的库来几乎透明地进行操作。
【讨论】：
您是对的，您需要使用线程方法来使用多个内核。 Boost 有一个线程库，但这不是问题的全部：您还需要更改算法以在线程环境中工作。
有些算法根本无法并行运行——例如，SHA-1 对其数据进行了多次“遍历”，但它们无法线程化，因为每次遍历都依赖于之前运行的输出。
为了使您的程序并行化，您需要确保您的算法可以将问题“分而治之”成独立的块，然后在将它们组合成完整结果之前并行处理这些块。
无论你做什么，都要非常小心地验证你的答案的正确性。保存单线程代码，以便您可以将其输出与多线程代码的输出进行比较；线程是出了名的难做，而且充满了潜在的错误。
完全避免线程化可能更值得您花时间尝试分析您的代码：您可以通过优化最常执行的代码来显着提高速度，而不会遇到线程化的挑战。
【讨论】：
要充分利用多核处理器，您需要使程序多线程。
【讨论】：
多线程的一种替代方法是使用多个进程。您仍然需要将问题划分为多个独立的块。
【讨论】：
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+1 为什么人们总是忘记这个选项？在某些情况下，它可以比线程更容易正确和扩展（无需锁定以访问相同地址空间中的相同 malloc/free 堆）。
50% 是指只有一个核心吗？
如果应用程序既不是多进程也不是多线程的，那么它就不可能同时使用两个内核。
【讨论】：
在main() 的某处添加while(1) { }？
或者为了回应真实的建议，要么启动多个进程，要么重写代码以使用线程。我建议运行多个进程，因为这样更容易，但如果您需要加快单个运行，它并没有真正的帮助。
【讨论】：
要使每个线程达到 100%，您需要：
（在每个线程中）：
- 消除所有辅助存储 I/O （磁盘读/写）
- 消除所有显示 I/O（屏幕 写/打印）
- 消除所有锁定机制 （互斥体、信号量）
- 消除所有主存储 I/O （严格在寄存器外操作 和缓存，而不是 DRAM）。
祝你改写好运！
【讨论】：
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有时候说真话是不值得的。