hyperthreading

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在運行Linux的共享內存系統上，假設它有4個Intel Xeon-E5 CPU，每個CPU有10個內核。 PBS Pro已安裝。例如，如果用戶使用qsub -l select=1:ncpu=30來運行軟件程序（如果他們想運行在覈心上），那麼它們就可以運行。或者爲其他軟件做setenv OMP_NUM_THREADS 30。我的問題主要與基於MPI的商業軟件包有關。忽略PBS和qsub一會兒，運

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OpenMP：不使用超線程核心（half`num_threads（）`w/hyperthreading）

在Is OpenMP (parallel for) in g++ 4.7 not very efficient? 2.5x at 5x CPU中，我確定我的程序的性能在11s和13s之間變化（大多數情況下總是在12s以上，有時慢到13.4 s）在使用默認的#pragma omp parallel for時約爲500％的CPU，並且在4核8線Xeon上，OpenMP加速僅爲5x CPU w/g++-

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CPU的超線程與操作系統的上下文切換之間的關係？

cpu核心的超線程意味着核心可以被視爲邏輯上的兩個或多個邏輯/虛擬cpu核心來運行多個進程。操作系統還通過調度和上下文切換提供併發編程。這兩者是否做同樣的事情，即支持併發編程？它們的關係是什麼？例如，操作系統的併發性是否要求CPU核心提供超線程，反之亦然？謝謝。

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在AWS EC2中禁用超線程的更好方法？

我正在做一些基準測試，希望禁用EC2中的超線程，以查看它對我的測試應用程序性能的影響。我的應用程序的單個實例在執行期間只使用1個線程。據我所知，我無法訪問EC2機器的BIOS來禁用超線程，因爲它們都是虛擬化的。但我已經使用chcpu命令來禁用一半的vCPU（線程）可用，以便我可以模擬禁用超線程的環境。對於該基準，我使用的是與C4.xlarge邏輯4vCPUs編號從0到3 我運行此命令sudo

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超線程如何影響並行化？

我在HyperThreaded CPU上使用OpenMP代碼。如果一切都相等，在非超線程CPU上，性能如何改變？我注意到100％的處理器利用率，無論我運行多少個線程，但改變線程數確實提高了性能。怎麼會這樣？對於非INTEL多線程CPU，故事是否一樣？

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如何決定是否使用超線程？

超線程可能會傷害某些應用程序的性能，因此不應使用它。從微軟的網站（https://msdn.microsoft.com/en-us/library/cc615012%28BTS.10%29.aspx）：至關重要超線程可對於BizTalk Server 電腦關閉。超線程使服務器似乎擁有比實際更多的處理器/處理器內核。然而，超線程處理器通常提供物理處理器/處理器內核的性能的20％到30％之間。當Bi

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如何檢測多核可伸縮性/爭用問題

我面臨多核系統的可伸縮性問題。我的應用程序在4個物理核心機器上並行處理科學數據，8個邏輯核心啓用超線程。我們推出8個JVM，每個邏輯核心一個（我們最終可能會切換到一個JVM，以避免JVM的開銷）問題是可擴展性幾乎是線性的，最多4個核心，但我們幾乎沒有增加10-20通過增加4個「邏輯核心」來提高性能。我通過剖析應用程序來分析線程行爲，並且看不到太多的鎖或線程。我也檢查了pidstat，我沒有看到

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超線程使我的代碼運行速度變慢了嗎？

一些多線程代碼我剛寫似乎在超線程CPU運行速度較慢 - 即禁用超線程使得它運行得更快。這是正常的嗎？

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可用線程着陸

我編程上的騎士登陸，其具有68芯和4個超線程/核心節點。我正在研究混合MPI/OpenMP應用程序。我的問題是，如果4個超線程意味着用作OpenMP的線程或者我如何使用他們？當我運行使用以下方案我的程序： export OMP_NUM_THREADS=1 mpirun -np 68 ./app 它的運行速度比當我使用的方案更快： export OMP_NUM_THREADS=4 mp

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芯數用來加快計算

我試圖使用Amdahl定律來計算的代碼加速和下面是我的CPU規格： Amdahl定律： - Speedup = 1/1-p+ (p/n) ，其中n =處理器數量。根據我的規格，它說核= 4，而邏輯處理器= 8 我應該公式中的number of processors使用？