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内存防护是否会阻塞多核 CPU 中的线程?
我正在阅读英特尔指令集指南 64 ia 32guide https www intel com content dam www public us en documents manuals 64 ia 32 architectures so
Multithreading
x86
cpuarchitecture
multicore
memorybarriers
为什么这个简单的 Spark 程序不利用多核?
因此 我在 16 核多核系统上运行这个简单的程序 我运行它 通过发布以下内容 spark submit master local pi py 该程序的代码如下 pi py from pyspark import SparkContext i
python
scala
Bigdata
apachespark
multicore
jvm如何使用多核CPU资源?
通常 一个java程序运行在一个名为 javaw 的进程中 当我运行一个进程时 我只能获得一个核心 多核 的最大资源 但是当我在jvm中运行多线程程序时 它使用的核心数是根据线程数而定的 这超出了一个进程可以处理的范围 那么谁能给我一些关于
Java
Multithreading
multicore
OpenJDK JVM 不会在多核上调度线程
当我在随 Ubuntu 12 04 一起分发的 OpenJDK 6 JVM 上运行多线程 Java 程序时 所有线程都调度在单个内核上 但是 当我在 Oracle 最新的 1 7 JDK 的 JVM 上运行完全相同的程序时 它可以很好地围绕
Multithreading
JVM
multicore
Java
如何改善 OpenMP 在 Android 上的较差性能?
我为Android编写了一个图像处理应用程序 https play google com store apps details id cv cvExperiments https play google com store apps det
Android
c
parallelprocessing
openmp
multicore
关于多核CPU的x86 LOCK问题
当执行 LOCK 后面的指令时 x86 ASM LOCK 命令前缀是否会导致所有内核冻结 我在一篇博客文章中读到了这一点 但它没有意义 我找不到任何东西表明这是否属实 这是关于锁定该地址的内存总线 Intel 64 和 IA 32 架构软件
Assembly
locking
x86
CPU
multicore
Windows 10 下多核处理器上的 QueryPerformanceCounter 行为不稳定
在 Windows 下 我的应用程序使用QueryPerformanceCounter and QueryPerformanceFrequency 来执行 高分辨率 时间戳 自 Windows 10 以来 到目前为止仅在 Intel i7
Windows
performance
timer
intel
multicore
SPARK能正常使用多核吗?
我读过有关 Spark 的内容 发现 Spark 是用 scala 编写的 由于scala是一种函数式语言 就像erlang一样 它可以正确使用多核 那是对的吗 我想知道是否可以在具有多核处理器的分布式系统中使用spark 单个任务可以同时
Multithreading
apachespark
multicore
在matlab中调用parfor中的函数时访问全局变量[重复]
这个问题在这里已经有答案了 我想知道如何在 parfor 循环中调用函数时轻松访问全局变量 例如示例代码如下 global a a 132 1 A 0 0 0 for i 1 3 A i test i end 测试函数是 function
MATLAB
multicore
parfor
如何获取android上每个cpu核心的使用情况
我在 Android 上开发了一个小部件 它显示许多有用的信息 我正在尝试修改此方法以返回一个 cpu 核心的使用百分比 以便获得每个核心的使用百分比 在我的 HTC One X 上 我在 proc stat 中有 cpu 183549 1
Android
CPU
multicore
Core
多核处理器的多线程
我有三星 Galaxy S3 它使用自己的 Exynos 4 四核处理器 所以我想优化我的应用程序 使其可以使用所有 4 个处理器核心 所以我做了一些测试 在一个线程中运行任务 处理时间 8 秒 在四个线程中运行任务 处理时间 仍为 8 秒
Android
Multithreading
multicore
线程中的私有变量
我是一个开始使用pthreadsLinux 中用 C 语言 我需要创建和使用私有线程变量 让我用一个例子来准确解释我需要什么 在下面的代码中 我创建了 4 个线程 我希望每个线程都创建一个私有变量foo 所以总共 4 个foo变量 每个线程
c
Multithreading
pthreads
multicore
犰狳线性系统求解器(带 openblas)
我一直在测试各种开源代码来求解 C 中的线性方程组 到目前为止 我发现最快的是犰狳 也使用 OPENblas 包 为了解决密集线性 NxN 系统 其中 N 5000 在我的系统上大约需要 8 3 秒 这真的非常快 没有安装 openblas
multicore
blas
armadillo
多核CPU单线程行为,未达到100%
正如您从附图中看到的 我的双核机器上的 CPU 图形奇怪地对称 这是某种负载平衡 以防止一个核心比另一个核心使用更多 其背后的原因是什么 可能是热量分布 当然我主要关心的是 我的单线程 PSNR 图像算法是否达到 100 CPU 为 Cor
Multithreading
multicore
如何在 Intel 环形和网状架构上选择引导处理器 (BSP)
第2 13 2节提到仲裁 ID 用于确定哪个处理器首先发出无操作周期 我在多个来源和英特尔手册上看到了这一点 引用 MP 初始化序列的英特尔手册仅在存在 系统总线 时以及在此之前最初存在 APIC 总线 时解决 Pentium 4 我的印象
x86
intel
cpuarchitecture
Boot
multicore
多核/多处理器系统上 Thread.currentThread() 的语义?
如果在多核或多处理器机器上运行 其中jvm有可能绝对同时运行多个线程 不仅仅是表面上同时 那么api方法是什么java lang Thread currentThread return 在上面的场景中 它是否只是随机返回当前线程之一 它返回
Java
Multithreading
multicore
多CPU、多核、超线程有什么区别?
谁能向我解释一下多CPU 多核和超线程之间的区别 我总是对这些差异以及不同场景下每种架构的优缺点感到困惑 这是我在网上学习和参考别人的评论后目前的理解 我认为超线程是其中最劣质的技术 但是便宜 其主要思想是重复寄存器以节省上下文切换时间 多
multicore
SMP
hyperthreading
使用 openMP 进行多核处理与多线程处理
这个问题听起来可能很基本 但是我找不到任何具体的答案 现在假设我们有一个多核处理器 例如 corei5 680 2 个物理核心和支持 HT 的 4 个操作系统可用核心 我的问题是 openMP 到底适合什么情况 1 当我们说使用 openM
Multithreading
multiprocessing
openmp
multicore
多线程哪个最好用? (线程池或线程)
希望这是一个比我之前提出的问题更好的问题 我有一个 exe 文件 我将向其传递不同的参数 文件路径 然后它将接受并解析该参数 因此 我将进行一个循环 循环遍历列表中的文件路径并将它们传递给此 exe 文件 为了提高效率 我想将执行分散到多个
c
Multithreading
multicore
将 R Parallel 与其他 R 包一起使用
我正在使用 R 中的 LQMM 包进行非常耗时的分析 我将模型设置为从星期四开始运行 现在是星期一 并且仍在运行 我对模型本身充满信心 作为标准 MLM 进行测试 并且对我的 LQMM 代码充满信心 已经使用相同的数据集运行了其他几个非常相
r
parallelprocessing
multicore
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