当你遇到线程A读取某个全局变量而线程B写入同一个变量的情况时，现在除非读/写在单个内核上不是原子的，否则你可以在不同步的情况下执行它，但是在运行时会发生什么多核机器？ 最佳答案 即使在单核上，您也不能假设操作是原子的。这可能是您在汇编程序中编码的情况，但是，如果您根据您的问题在C++中编码，您不知道它将编译成什么。您应该在编码的抽象级别上依赖同步原语。在您的情况下，这就是C++的线程调用。无论它们是pthreads、Windows线程还是完全不同的东西。这与我在另一个关于whetheri++wasthread-safe的答案中给出的
我有一台运行Linux2.6.x的4核机器。该机器是单宿主机(即具有1个NIC)。在这台机器上，我运行4个进程(或者，1个进程中有4个线程)，它们与网络上的4个不同主机进行网络I/O。问题:这4个网络I/O线程可以并行运行吗？我可以假设TCP/IP堆栈(包括NIC设备驱动程序)都是可以利用多个内核完全并行运行的并发代码吗？在它们的网络I/O的任何阶段，这些线程是否会阻止尝试获取TCP/IP堆栈中的某些共享资源，从而导致堆栈的一部分——以及位于顶部的4个应用程序级线程——部分中断顺序而不是完全并行？ 最佳答案 是的，所有4个线程都会进
我们在Android开发中需要ARMEABIv7a系统镜像做什么？该特定图像的目的是什么？ 最佳答案 如果您使用NativeDK，没有该图像，模拟器将无法模拟ARMv7代码的执行(如多核指令和NEON浮点单元) 关于android-ARMEABIv7a系统镜像在android中有什么用？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7990446/
我们在Android开发中需要ARMEABIv7a系统镜像做什么？该特定图像的目的是什么？ 最佳答案 如果您使用NativeDK，没有该图像，模拟器将无法模拟ARMv7代码的执行(如多核指令和NEON浮点单元) 关于android-ARMEABIv7a系统镜像在android中有什么用？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7990446/
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。关于多核和java好像有很多小题大做。虽然有人说java支持不是goodenough，这绝对是一个值得期待的领域。好像有manytechniques提高并发程序的性能。任何有关在多核场景中编程的提示/建议都将受到赞赏。
我正在运行MacOSX10.6.8并使用EnthoughtPythonDistribution。我想让numpy函数利用我的两个核心。我遇到了与这篇文章类似的问题:multithreadedblasinpython/numpy但是按照那张海报的步骤进行操作后，我仍然遇到同样的问题。这是我的numpy.show_config():lapack_opt_info:libraries=['mkl_lapack95_lp64','mkl_intel_lp64','mkl_intel_thread','mkl_core','mkl_mc','mkl_mc3','pthread']library_
我正在试验IPython.parallel，只想在不同的引擎上启动多个shell命令。我有以下笔记本:单元格0:fromIPython.parallelimportClientclient=Client()printlen(client)5然后启动命令:单元格1:%%px--targets0--noblock!pythonserver.py单元格2:%%px--targets1--noblock!pythonmincemeat.py127.0.0.1单元格3:%%px--targets2--noblock!pythonmincemeat.py127.0.0.1它的作用是使用mincem
这个问题在这里已经有了答案:ThreadinginPython[closed](7个答案)关闭8年前。请考虑如下类:classFoo:def__init__(self,data):self.data=datadefdo_task(self):#dosomethingwithdata在我的应用程序中，我有一个包含多个Foo类实例的列表。目的是为所有Foo对象执行do_task。第一个实现很简单:#executetasksofallFooObjectinstantiatedforf_objinmy_foo_obj_list:f_obj.do_task()我想利用多核架构在我机器的4个CPU
这个问题在这里已经有了答案:CanPython'sunittesttestinparallel,likenosecan?(7个答案)关闭6年前。我正在使用pythonunittest来测试其他一些外部应用程序，但是一个一个地运行测试需要太多时间。我想知道如何利用多核的力量来加速这个过程。我可以调整unittest以并行执行测试吗？怎么办？这个问题不是pythonGIL限制，因为实际上不是python代码需要时间，而是我执行的外部应用程序，当前通过os.system()。
我应该开始说我对任何类型的并行/多线程/多处理编程都是全新的。现在，我有机会在32个内核(每个内核有2个超线程)上运行我的TensorFlowCNN。我花了很多时间试图了解我应该如何修改(如果必须的话)我的代码以利用所有这些计算能力。不幸的是，我什么也没做。我希望TF可以自动执行此操作，但是当我启动我的模型并使用top检查CPU使用率时，我看到大部分时间CPU使用率为100%，少数情况下达到200%的峰值。如果使用了所有内核，我希望看到100*64=6400%的使用率(对吗？)。我怎样才能做到这一点？我应该做类似于解释的事情吗here？如果是这样，我是否理解所有的多线程只适用于涉及队列
