计算机同时只能处理一个线程，多核的和单核的处理器，多核的处理快，怎么理解啊_百度知道
计算机同时只能处理一个线程，多核的和单核的处理器，多核的处理快，怎么理解啊
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一个程序里面可能包含多个进程，而线程是进程的一个实体，线程是处理器调度的基本单位，也就是说，每个活动进程里面都可能有多个线程调度。打个比方程序，当前只有一个活动程序，但是背后可以有多个活动进程，所以就有了当前焦点程序和后台程序之分，运送同样数量的货物、进程、线程是有所区别的，程序是一个货场。就我们日常接触的个人计算机而言，进程就是货场里其中的一个仓库，线程就是传送带。多核和单核处理器就是多个传送带和单个传送带的运量比较，多个传送带同时运送比单个要快得多，计算机里也是一个道理
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来自团队：
多核的话可以分配任务的
每个任务可以分成若干个线程
多个U可以处理多个线程
现在的电脑都是可以多线程的
单核的也可以的
来自：求助得到的回答
单核cup同一时间点只能处理一个线程，多核不然！
这个问题还用问吗？从核心来看肯定双核的快啊。。。。
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下代超算将采用国产CPU：多核性能比肩Intel至强E5
来源：作者：萧剑一生责编：飞龙
继天河2号之后，中国的神威·太湖之光超算也连续垄断了全球超算TOP500冠军之位，其峰值性能超过12.5亿亿次，Linpack性能达到了9.3亿亿次，是全球首个10亿亿次超算，最关键的一点是太湖之光使用的是国产申威处理器。现在中美日欧都在争抢下一代百亿亿次超算，国内就有神威、天河、曙光三个项目，其中天河三号预计今年底完成关键技术验证。由于美国已经封锁了对中国的高性能计算芯片的出口，再加上国内自主可控的要求，百亿亿次超算全面使用国产处理器已经不是问题，国内的飞腾公司已经完成了FT-2000 Plus 64核处理器，多核性能将达到了Intel至强E5主流产品的水平。中国的神威处理器已经启用国产处理器，天河2号超算之前使用的是Intel至强E5及Xeon Phi加速器，下一代的天河三号按照要求也会转向国产处理器。由于天河系列超算主要是国防科大主导研发，所以它很可能使用飞腾公司的处理器，这家公司在广州、天津都有研发中心，早在天河1号、2号超算上就有应用FT-1000、FT-1500处理器，不过这些处理器使用的还是开源的SPARC架构，也只是用在节点连接上，并不是计算的主力。FT系列处理器先后使用过多种指令集，包括IA-64、SPARC，不过这些指令集多数不是主流选择了，最终他们选择了64位ARMv8指令集，从FT-2000系列开始全面应用ARMv8架构。两年前飞腾公司在Hotchips 27国际会议上公布了64核ARMv8处理器Mars，他们自己开发的架构代号为Xiaomi，不巧的是飞腾公司的演讲者被美国拒签（飞腾公司跟国防科大有关，后者被美国制裁），所以当时的演讲是通过视频回忆完成的。2016年飞腾公司正式推出了FT-2000/64处理器，基于28nm工艺制造，集成64个FC661核心，频率1.5-2.0GHz，集成32MB L2缓存，支持128MB扩展L3缓存，内存则是16条DDR3-1600通道，带宽204GB/s，最大功耗100W。现在的FT-2000 Plus则是FT-2000的增强版，制程工艺提升到了16nm，也是TSMC代工，频率提升到了2.0-2.4GHz，依然是64个FC661内核，不过放弃了L3缓存，整合了DDR4内存控制器。可以看出，FT-2000 Plus处理器在设计上有升有降，放弃了复杂、昂贵的扩展L3缓存，这会导致其性能有所下降，不过内存从DDR3升级到了DDR4，性能有所提升，而制程工艺的改变也大幅提高了工作频率。至于具体的性能，根据飞腾公司透露出的消息，FT-2000 Plus单核性能跟Intel处理器还有较大差距，但是因为核心多，多线程性能与Intel主流的至强E5处理器相当。考虑到飞腾处理器是应用在高性能计算机市场上的，多核性能要比单核性能更重要，所以这个缺点还可以接受。飞腾FT-2000 Plus处理器预计会在天河3号超算上大规模应用，取代以往的Intel至强处理器成为计算核心。至于它的实际表现，明年的TOP500超算中或许有机会管中窥豹。
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Copyright (C) , All Rights Reserved.怎么能把两台电脑的CPU连到一起运算_百度知道
怎么能把两台电脑的CPU连到一起运算
既可以一起运算，也可以单独使用的
我有更好的答案
　　是否想用两台电脑联机，协同作战，处理同一任务；还是想用两个CPU处理同一任务。　　1、后一种情况容易实现，即一块主板上，使用多核CPU即可解决问题。如，只要主板支持，换个CPU 6x Core i7-4930K，就相当于6个CPU协同作战，“一起运算”了；　　2、两台电脑联机处理同一任务（意为多人操作）。大型数据库就直接支持这种联网运算技术。如，一些公司、政府、事业单位的大型管理统计软件，支持不同地域的众多人，同时联网编录某行业报表统计数据。不过，这需要另外增加一台数据库服务器，做任务分解宿主机，全国各地的电脑都可参与计算。
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来自团队：
服务器主板支持双CPU的，你可以选择使用英特尔的至强CPU以及相应的双处理器的板就行了。要么就直接弄一台双U的服务器。
本回答被网友采纳
工作站主板支持双CPU的，你可以选择使用英特尔的至强CPU以及相应的双处理器的板就行了。要么就直接弄一台双U的Mac Pro。
尊敬的用户您好：据目前的技术，您的这个想法通过以下这个方法同样可以达到预期的效果：1、服务器主板支持双CPU，你可以选择使用英特尔的至强CPU以及相应的双处理器的板就行了；2、您也可以弄一台双U的服务器。以上回复希望对您有所帮助！
尊敬的用户您好，据您的描述，服务器主板支持双CPU的，可以选择使用英特尔的至强CPU以及相应的双处理器的板就行了，或者直接弄一台双U的服务器。希望我的回答能对您有所帮助。
你比龙芯的想法好
没办法。除非是服务器主板，可以安装两个以上的CPU一起工作。
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转自：科学网bigdataage的个人博客Complex
Systems Science and Data Science, Systems Biology and
Bioinformatics
使用多核CPU，并行编程超简单！
&OpenMP提供了对的高层的抽象描述，通过在中加入专用的pragma来指明自己的意图，由此可以自动将程序进行并行化，并在必要之处加入同步互斥以及通信。但是，作为高层抽象，OpenMP并不适合需要复杂的线程间同步和互斥的场合。OpenMP的另一个缺点是不能在非系统(如)上使用，在这样的系统上，MPI使用较多。
& &当然，还有一个更简单的方法就是使用Go语言。
&例子(Visual
Studio，C语言)
&&我用的是Windows系统(Win8)的双核台式机
&, &用C语言写源代码，以Visual
Studio 2012为编译器。打开Visual
Studio 2012，需要在建立工程后，点击菜单栏-&Project-&Properties，弹出菜单里，点击
Configuration Properties-&C/C++-&Language-&OpenMP
Support，在下拉菜单里选择Yes。然后才能使用OpenMP。
下面以并行代码为例，只需要把相应的行注释掉，就是串行代码了！下同。
第一个例子(example_1.c):
增加一行代码#pragma omp
parallel，然后用花括号把你需要放在并行区内的语句括起来，并行区就创建好了。
默认情况下，并行区内线程数=系统中核的个数。并行区里每个线程都会去执行并行区中的代码。故对于双核电脑，并行区中的代码会被执行2次，当然若有输出语句，结果也会被输出2次
<img STYLE="WorD-WrAp: break- MAx-WiDTH: 620 pADDinG-BoTToM: 0 pADDinG-Top: 0 pADDinG-LeFT: 0 MArGin: 0 pADDinG-riGHT: 0px" src="http://simg.sinajs.cn/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="http://image.sciencenet.cn/album//z8wvvsvp87v8.png" NAME="image_operate_09281"
ALT="[转]使用多核CPU,并行编程超简单。(OpenMP的Windows&&&Linux&例子)"
TITLE="[转]使用多核CPU,并行编程超简单。(OpenMP的Windows&&&Linux&例子)" />
运行example_1.c， 会发现 并行区里面的语句会被执行2次（我的电脑是2核的 &），
&多次运行，会发现各次运行的结果会不一样，打印到屏幕上结果的顺序是不一定的，这个符合多线程程序的特性。当然，
运行过程中也可以观察到CPU的使用率是100%. &
我运行了2次，结果不同，如下所示：
<img STYLE="WorD-WrAp: break- MAx-WiDTH: 620 pADDinG-BoTToM: 0 pADDinG-Top: 0 pADDinG-LeFT: 0 MArGin: 0 pADDinG-riGHT: 0px" src="http://simg.sinajs.cn/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="http://image.sciencenet.cn/album//185642nqlqwilqwlhnuler.png"
ALT="[转]使用多核CPU,并行编程超简单。(OpenMP的Windows&&&Linux&例子)"
TITLE="[转]使用多核CPU,并行编程超简单。(OpenMP的Windows&&&Linux&例子)" />
<img STYLE="WorD-WrAp: break- MAx-WiDTH: 620 pADDinG-BoTToM: 0 pADDinG-Top: 0 pADDinG-LeFT: 0 MArGin: 0 pADDinG-riGHT: 0px" src="http://simg.sinajs.cn/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="http://image.sciencenet.cn/album//185939qjm8qjjmqeqmbqjh.png" NAME="image_operate_10012"
ALT="[转]使用多核CPU,并行编程超简单。(OpenMP的Windows&&&Linux&例子)"
TITLE="[转]使用多核CPU,并行编程超简单。(OpenMP的Windows&&&Linux&例子)" />
第二个例子(example_2.c):
example_1.c中并行区里每个线程执行的代码是一样的，计算机若有N个核，相当于同时重复执行了N次，并没有提高效率、节省时间。我们希望的是把同一工作分配给不同线程来做，每个线程完成一部分，这样运行速率才会快。
#pragma omp for&
使用这个语句，就可以把一个for循环的工作量分配给不同线程。这个语句后面必须紧跟一个for循环，它只能对循环的工作量进行划分、分配。
<img STYLE="WorD-WrAp: break- MAx-WiDTH: 620 pADDinG-BoTToM: 0 pADDinG-Top: 0 pADDinG-LeFT: 0 MArGin: 0 pADDinG-riGHT: 0px" src="http://simg.sinajs.cn/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="http://image.sciencenet.cn/album//2012510axonhj91snj9mz6.png"
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TITLE="[转]使用多核CPU,并行编程超简单。(OpenMP的Windows&&&Linux&例子)" />
可以把多行openmp pragma合并成一行，
#pragma omp parallel, #pragma omp for 合并成一行#pragma omp parallel for
， 合并后的程序如下：
<img STYLE="WorD-WrAp: break- MAx-WiDTH: 620 pADDinG-BoTToM: 0 pADDinG-Top: 0 pADDinG-LeFT: 0 MArGin: 0 pADDinG-riGHT: 0px" src="http://simg.sinajs.cn/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="http://image.sciencenet.cn/album//203116kxzugshtwu2oedui.png"
ALT="[转]使用多核CPU,并行编程超简单。(OpenMP的Windows&&&Linux&例子)"
TITLE="[转]使用多核CPU,并行编程超简单。(OpenMP的Windows&&&Linux&例子)" />
并行计算的运行用了16.415秒。
把第11行（#pragma omp parallel
for）注释以后，就成为了传统的串行计算，运行用了29.116秒。
双核运行的时间大约缩短为单核的二分之一，说明OpenMP还是很强大的。运行过程中也可以观察到CPU的使用率是100%.
&例子(GCC，C语言)
源代码和Windows中的差不多，用GCC编译时加上
-fopenmp 就可以了.
未完待续。号以后继续纠结这个问题。没办法，又要写英文的期刊论文，又要写硕士毕业论文。&&
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