在SMP(对称多处理器/多核)机器上如何处理中断？是否只有一个或多个内存管理单元？假设两个线程，A和B运行在不同的内核上(同时)触及页表中不存在的内存页，在这种情况下将出现页面错误，并从中引入一个新页面内存。将发生的事件顺序是什么？如果有一个内存管理单元，页面错误转发给哪个核心？内核如何处理它？是否有多个内核实例，每个实例都运行在不同的内核上？如果是这样，它们如何同步页面错误处理等事件？ 最佳答案 好吧，这取决于具体的架构，但根据我从英特尔文档中所记得的...有两个主要的中断源:内部:这些由CPU本身生成。包括故障、陷阱、软件中断等
我收到了名义上的错误:mcfork():Unabletofork:Cannotallocatememory在尝试使用mcapply运行一个函数后，但top说我在51%这是在EC2实例上，但我确实有最新的R。有谁知道还有什么可能导致这个错误？谢谢，-N 最佳答案 问题可能正是错误消息所暗示的:没有足够的内存来fork和创建并行进程。R本质上需要为每个单独的进程创建内存中所有内容的副本(据我所知，它不使用共享内存)。如果您已经在单个进程中使用了51%的RAM，那么您没有足够的内存来创建第二个进程，因为这总共需要102%的RAM。试试:使
我收到了名义上的错误:mcfork():Unabletofork:Cannotallocatememory在尝试使用mcapply运行一个函数后，但top说我在51%这是在EC2实例上，但我确实有最新的R。有谁知道还有什么可能导致这个错误？谢谢，-N 最佳答案 问题可能正是错误消息所暗示的:没有足够的内存来fork和创建并行进程。R本质上需要为每个单独的进程创建内存中所有内容的副本(据我所知，它不使用共享内存)。如果您已经在单个进程中使用了51%的RAM，那么您没有足够的内存来创建第二个进程，因为这总共需要102%的RAM。试试:使
我有一个VisualStudio2008C++项目，它支持在编译时使用多个CPU/内核。在VCPROJ文件中，我看到了这个:我找不到通过IDE添加的位置，我想设置另一个在编译期间使用我所有内核的项目。我发现了大量对MSDN/MPpage的引用但那是为了使用命令行；我还没有找到任何关于使用IDE进行设置的引用。我该怎么做？编辑:澄清一下，这两个项目是完全独立的，不在同一个VCPROJ文件中。我想在C++编译阶段打开对多核的支持。 最佳答案 要启用/MP选项，您可以将其添加到ProjectSettings->C/C++->Command
我有一个VisualStudio2008C++项目，它支持在编译时使用多个CPU/内核。在VCPROJ文件中，我看到了这个:我找不到通过IDE添加的位置，我想设置另一个在编译期间使用我所有内核的项目。我发现了大量对MSDN/MPpage的引用但那是为了使用命令行；我还没有找到任何关于使用IDE进行设置的引用。我该怎么做？编辑:澄清一下，这两个项目是完全独立的，不在同一个VCPROJ文件中。我想在C++编译阶段打开对多核的支持。 最佳答案 要启用/MP选项，您可以将其添加到ProjectSettings->C/C++->Command
所以我刚刚看完了这个关于Python全局解释器锁(GIL)的演讲http://blip.tv/file/2232410.它的要点是GIL是一个非常适合单核系统的设计(Python本质上将线程处理/调度留给了操作系统)。但这在多核系统上可能会严重适得其反，最终导致IO密集型线程被CPU密集型线程严重阻塞、上下文切换的代价、ctrl-C问题[*]等等。因此，由于GIL限制我们基本上只能在一个CPU上执行Python程序，我的想法是为什么不接受这一点，而只是在Linux上使用taskset将程序的亲和性设置为系统上的某个核心/cpu(尤其是在在多核系统上运行多个Python应用程序的情况)？
所以我刚刚看完了这个关于Python全局解释器锁(GIL)的演讲http://blip.tv/file/2232410.它的要点是GIL是一个非常适合单核系统的设计(Python本质上将线程处理/调度留给了操作系统)。但这在多核系统上可能会严重适得其反，最终导致IO密集型线程被CPU密集型线程严重阻塞、上下文切换的代价、ctrl-C问题[*]等等。因此，由于GIL限制我们基本上只能在一个CPU上执行Python程序，我的想法是为什么不接受这一点，而只是在Linux上使用taskset将程序的亲和性设置为系统上的某个核心/cpu(尤其是在在多核系统上运行多个Python应用程序的情况)？
我正在编写一个程序，用于在Python中运行模拟，带有wxPython接口(interface)。在程序中，您可以创建一个模拟，程序会为您渲染(=计算)它。渲染有时会非常耗时。当用户开始模拟并定义初始状态时，我希望程序在后台连续渲染模拟，而用户可能在程序中做不同的事情。有点像填满的YouTube风格栏:您只能播放模拟到渲染的点。我应该使用多个进程或多个线程还是什么？人们告诉我使用multiprocessing包，我检查了它，它看起来不错，但我也听说进程与线程不同，不能共享很多信息(而且我认为我的程序会需要分享很多信息。)此外，我还听说过StacklessPython:它是一个单独的选项
我正在编写一个程序，用于在Python中运行模拟，带有wxPython接口(interface)。在程序中，您可以创建一个模拟，程序会为您渲染(=计算)它。渲染有时会非常耗时。当用户开始模拟并定义初始状态时，我希望程序在后台连续渲染模拟，而用户可能在程序中做不同的事情。有点像填满的YouTube风格栏:您只能播放模拟到渲染的点。我应该使用多个进程或多个线程还是什么？人们告诉我使用multiprocessing包，我检查了它，它看起来不错，但我也听说进程与线程不同，不能共享很多信息(而且我认为我的程序会需要分享很多信息。)此外，我还听说过StacklessPython:它是一个单独的选项
我一直在阅读有关Python的multiprocessingmodule.我仍然不认为我对它可以做什么有很好的了解。假设我有一个四核处理器，我有一个包含1,000,000个整数的列表，我想要所有整数的总和。我可以这样做:list_sum=sum(my_list)但这只会将它发送到一个核心。是否有可能，使用多处理模块，将数组划分，让每个核心得到它的部分的总和并返回值，以便计算总和？类似:core1_sum=sum(my_list[0:500000])#goestocore1core2_sum=sum(my_list[500001:1000000])#goestocore2all_core
