Как задействовать все процессоры для выполнения программы c++?

@T_P_A_K_T_O_P · Регистрация: 02.01.2015

Столкнулся с такой проблемой.

При выполнении программы c++ (я использую Microsoft Visual Studio 2015) компиллятор показывает использования лишь 10-13% процессоров (у меня их 8 по 3.4 ГГЦ).

Как же использовать все процессоры для выполнения программы?

Быстродействие этой программы очень важно, ведь она высчитывает числа.

@nmcf · 09.08.2015, 11:30

Сообщение от castaway

а в совместном её использовании разными потоками

А разве придумав ядра, не обеспечили независимый доступ к памяти? Есть же там двух-трёхканальность какая-то, плюс кэш.

@ОгУрЕц · 09.08.2015, 11:38

Сообщение от SerVal

std::cout << " На одном процессоре не считаем. Приходите завтра.\n";

- на одном процессоре считаем в одном потоке

Сообщение от Enno

Не всегда. У меня с диплома остались тесты производительности по потокам. Смотря на них можно сказать что решающим фактором становится ещё и объём вычислений. Ориентировался на скорость(размер_вычислений)*количество_п отоков.

- на чём проводилось исcледование, каким образом контролировалась производительность?Рассчёт get_md5 даст одинаковую нагрузку на каждый из процессоров, скорей всего в твоём дипломе сравнивались потоки - один решал 1 + 1 на одном ядре, а другой решал большую СЛАУ на втором, конечно ускорение будет меньшим.

@castaway · 09.08.2015, 11:39

Сообщение от nmcf

А разве придумав ядра, не обеспечили независимый доступ к памяти?

Суть не в этом. Доступ к одному участку памяти (рассматриваю доступ к диапазону памяти) из различных потоков необходимо синхронизировать вручную. ЦП за тебя этого не сделает.

@ОгУрЕц · 09.08.2015, 11:41

Сообщение от nmcf

А разве придумав ядра, не обеспечили независимый доступ к памяти? Есть же там двух-трёхканальность какая-то, плюс кэш.

- память у приложения общая и делится между потоками, если потоки не разделить по общему ресурсу, которым является память (не синхронизировать), то получим в лучшем случае дедлок.

@nmcf · 09.08.2015, 11:44

Сообщение от ОгУрЕц

если потоки не разделить по общему ресурсу

Так вроде определились, что задачи независимы, а доступ на чтение исходных данных синхронизировать не нужно.

@ОгУрЕц · 09.08.2015, 11:59

Сообщение от nmcf

Так вроде определились, что задачи независимы, а доступ на чтение исходных данных синхронизировать не нужно.

- где именно?

Сообщение от nmcf

а доступ на чтение исходных данных синхронизировать не нужно.

- да ну?А если я ещё и пишу откуда читаю?

@nmcf · 09.08.2015, 12:06

Сообщение от ОгУрЕц

где именно?

Там выше он говорит, что вычисляет для каждого числа.

Сообщение от ОгУрЕц

А если я ещё и пишу откуда читаю?

Не делай так. Речь вроде про md5, есть исходный блок, есть результат.

@ОгУрЕц · 09.08.2015, 12:09

Сообщение от nmcf

Не делай так. Речь вроде про md5, есть исходный блок, есть результат

почему не делать? А если я хочу захешировать файл по md5 (допустим у меня скудные ресурсы, файл огромный и держать какой то буффер нет возможности). Немного начинаю терять смысл беседы - синхронизировать потоки надо, если не синхронизировать - сразу же появляется куча условий, что можно а что нет.

@nmcf · 09.08.2015, 12:14

Сообщение от ОгУрЕц

А если я хочу захешировать файл

Ну это же другое. Там набор строк, для каждой md5.

@ОгУрЕц · 09.08.2015, 12:17

Не по теме:

Сообщение от nmcf

Ну это же другое. Там набор строк, для каждой md5.

- я хочу захешировать бинарный файл к примеру dll какие ж там строки?

@nmcf · 09.08.2015, 12:20

Там никаких. У автора строки. Число - строка, затем по строке md5. Ну я мельком посмотрел.

@George_ · 09.08.2015, 13:32

castaway: "Дело не в интенсивности использования ОЗУ, а в совместном её использовании разными потоками."

Если мы запускаем одну и ту же задачу столько раз, сколько ядер, то это совместное использование памяти?
Для определенности скажем, что у меня 64 гига оперативной памяти (как, например, на моем компе с 6-ти ядерным hasvell'ом) и я выделяю ~10.5 гига (столько памяти требует конкретный расчет)?

@castaway · 09.08.2015, 13:57

Сообщение от George_

Если мы запускаем одну и ту же задачу столько раз, сколько ядер, то это совместное использование памяти?

Тебя реально интересует этот вопрос или ты поумничать решил?

@George_ · 09.08.2015, 14:22

castaway:"Тебя реально интересует этот вопрос или ты поумничать решил?"

просто я использую этот метод для определения загруженности памяти. Например, для перемножения матриц (Blas Leve 3) скорости перемножения на одном ядре и на 6-ти ядрах практически совпадают (очень эффективно используется кэш). А вот если мы возьмем алгоритм трехдиагонализации матриц, то там скорость значительно падает, т.к. Blas Leve 2 (типа умножения матрицы на вектор) занимает значительную долю алгоритма и при этом интенсивно юзает оперативую память. Вот я и хотел у Вас узнать: к какой категории будет относится данное использование памяти?

@Enno · 10.08.2015, 09:38

Сообщение от ОгУрЕц

на чём проводилось исcледование

На домашнем пека с Core2Duo.

Сообщение от ОгУрЕц

каким образом контролировалась производительность?

Считал среднее время на итерацию по факту (5 запусков с одними параметрами).

Сообщение от ОгУрЕц

в твоём дипломе сравнивались потоки - один решал 1 + 1 на одном ядре, а другой решал большую СЛАУ на втором

Не надо выдумывать. Потоки выполняли идентичные задачи.

@Renji · 10.08.2015, 10:40

Сообщение от George_

Если мы запускаем одну и ту же задачу столько раз, сколько ядер, то это совместное использование памяти?

На пальцах. Есть глобальная переменная "сколько у нас свободной памяти". Один поток хочет эту переменную прочитать, другой изменить. Вот это и есть совместное использование памяти. Если потоки реализуют свои хотелки одновременно, получится фигня какая-то (один начал писать, другой прочитал полупереписанное). Поэтому один поток выполняет синхронизацию "ребят, подождите, сейчас допишу, потом и дам почитать". А остальные потоки сидят и ждут. И нифига в это время не делают. Итого, вернулись к тому, с чего начали - работает одно ядро, остальные простаивают.

@ct0r · 10.08.2015, 11:57

Нужно вынести вывод из цикла и сделать parallel for (как угодно - OpenMP, Cilk, TBB). В общем, не вижу проблем.

@SerVal · 10.08.2015, 12:16

Сообщение от Renji

На пальцах. Есть глобальная переменная "сколько у нас свободной памяти". Один поток хочет эту переменную прочитать, другой изменить.

Кто ж создаёт параллельные процессы, понатыкав глобальные переменные?
Этак мы договоримся до того, что одна программа меняет registry, а остальные должны ждать, когда она завешится.

@Enno · 10.08.2015, 12:27

Сообщение от Renji

И нифига в это время не делают.

Это если они до этого места в программе дошли. Иначе они работают как и работали. Если уж такая крутая и важная переменная, то скорее всего она уже захвачена системой и доступ к ней атомарный предоставляет сама система, а кодер выдумывает велосипед.

@ОгУрЕц · 10.08.2015, 19:39

Сообщение от Enno

Не надо выдумывать. Потоки выполняли идентичные задачи.

- я не выдумываю а спрашиваю, касательно времени как оно считалось?(clocks GetTickCount GetPerformanceCounter)

Добавлено через 3 минуты

Не по теме:

Сообщение от Enno

Считал среднее время на итерацию по факту (5 запусков с одними параметрами).

- ну это не показатель, система могла быть загружена по разному, это уже первая неточность вообще невозможно адекватно измерить нагрузку наядро, но пока мне интересно как контролировалось время.А почему 5 раз а не 10 - распределние стьюдента для 5 процентов даёт ещё ощутимую погрешность.

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
Контроль уникальности строк в табличной части документа Maks 18.06.2026 Алгоритм из решения ниже разработан на примере нетипового документа "ПланированиеСпецтехники" с табличной частью "НаличиеОборудования", разработанного в КА2. Задача: контроль уникальности строк в. . .	Клиент Uhbif79 18.06.2026 Здесь простой клиент для работы с сервером.	Сервер Uhbif79 18.06.2026 Выкладываю простейший сервер.	Дефенестрация kumehtar 18.06.2026 Узнал интересное слово. Дефенестрация. Это когда ты выбрасываешь кого-либо или что-либо из окна. Возьму на вооружение)))
Дихотомия добра и зла kumehtar 18.06.2026 Как Дзен-буддисты говорят о добре и зле: не нужно воевать против зла, нужно воевать против невежества. Тогда добро станет ествественным, и поэтому вечным. Но дело в том, что невежество всё время. . .	Своя Интернет-Компания iceja 18.06.2026 Я программист с экономическим образованием, пишу свой проект, это SaaS для бизнесов. Мне нужен co-founder с высшим экономическим образованием, и/ или инвестор. Сейчас проект в интенсивной разработке,. . .	24 Мат модель здравосохранения: функциональные требования к строительству пищеблока anaschu 18.06.2026 СРесурсами1: финансовый SD-контур, калькулятор функциональных требований пищеблока Сегодня разделили затраты в агенте Экономика по образцу модели НАСОСЫ, добавили расчёт ROI и построили первый. . .	23. что сделано за последнее время. anaschu 17.06.2026 • Эталон: Клиника НИИ питания РАМН, Москва — централизованный пищеблок, 225 коек, 180 пациентов • Git: репозиторий med2, ветка абсентеизм. Рабочий файл: СРесурсами1_v4. alp • Смежный проект:. . .

@T_P_A_K_T_O_P 3 / 3 / 0 Регистрация: 02.01.2015 Сообщений: 39

	Как задействовать все процессоры для выполнения программы c++? 08.08.2015, 09:39. Показов 9018. Ответов 40 Метки нет (Все метки) Столкнулся с такой проблемой. При выполнении программы c++ (я использую Microsoft Visual Studio 2015) компиллятор показывает использования лишь 10-13% процессоров (у меня их 8 по 3.4 ГГЦ). Как же использовать все процессоры для выполнения программы? Быстродействие этой программы очень важно, ведь она высчитывает числа. 0

@nmcf 7804 / 6568 / 2988 Регистрация: 14.04.2014 Сообщений: 28,705
	09.08.2015, 12:20
	Там никаких. У автора строки. Число - строка, затем по строке md5. Ну я мельком посмотрел. 0

@George_ 0 / 0 / 0 Регистрация: 01.08.2015 Сообщений: 32
	09.08.2015, 13:32
	castaway: "Дело не в интенсивности использования ОЗУ, а в совместном её использовании разными потоками." Если мы запускаем одну и ту же задачу столько раз, сколько ядер, то это совместное использование памяти? Для определенности скажем, что у меня 64 гига оперативной памяти (как, например, на моем компе с 6-ти ядерным hasvell'ом) и я выделяю ~10.5 гига (столько памяти требует конкретный расчет)? 0

@George_ 0 / 0 / 0 Регистрация: 01.08.2015 Сообщений: 32
	09.08.2015, 14:22
	castaway:"Тебя реально интересует этот вопрос или ты поумничать решил?" просто я использую этот метод для определения загруженности памяти. Например, для перемножения матриц (Blas Leve 3) скорости перемножения на одном ядре и на 6-ти ядрах практически совпадают (очень эффективно используется кэш). А вот если мы возьмем алгоритм трехдиагонализации матриц, то там скорость значительно падает, т.к. Blas Leve 2 (типа умножения матрицы на вектор) занимает значительную долю алгоритма и при этом интенсивно юзает оперативую память. Вот я и хотел у Вас узнать: к какой категории будет относится данное использование памяти? 0

@ct0r Игогошка! 1801 / 708 / 44 Регистрация: 19.08.2012 Сообщений: 1,367
	10.08.2015, 11:57
	Нужно вынести вывод из цикла и сделать parallel for (как угодно - OpenMP, Cilk, TBB). В общем, не вижу проблем. 0