文章目錄

• 1. 環(huán)境
• 2. 代碼
• 3. 結果

1. 環(huán)境

機器1：Intel? Core? i5-4200H CPU @ 2.80GHz，雙核四線程，win10 x64，16G內存
機器2：Intel? Core? i3-9100T CPU @ 3.10GHz，四核四線程。wn10 x64，8G內存

目的：大概測試一下2C4T與4C4T在計算密集型任務下的效率提升對比，內存大小、頻率暫且忽略。

方法：使用openMP控制計算任務中的線程使用數(shù)量，測試12層for循環(huán)所消耗的時間（12是1、2、3、4的公倍數(shù)，防止openMP分配任務不均）。實際是測120層的耗時，再除以10。

2. 代碼

環(huán)境：

#include <iostream> #include <omp.h>using namespace std;const int N = 1e9;int main() {int ans = 0;int peat = 120;double start = omp_get_wtime(); #pragma omp parallel for num_threads(1)for (int i = 0; i < peat; ++i) {for (int j = 0; j < N; ++j) {++ans;}}double end = omp_get_wtime();// 計算12層for循環(huán)所消耗的時間cout << "time: " << (end - start)/10 << endl;return 0; }

3. 結果

機器1（2C4T）：

線程數(shù)耗時（秒）

1	2.0653
2	1.37322
3	1.15472
4	1.10587

機器2（4C4T）：

線程數(shù)耗時（秒）

1	1.72509
2	0.877413
3	0.618491
4	0.49988

在雙核四線程的機器上，單線程執(zhí)行與雙線程執(zhí)行有明顯的效率提升，但是當線程數(shù)開到3、4時，效率提升幾乎可以忽略不計。原因在于，雙核四線程，真正的核心只有2個，也就只有兩個物理線程。多出來的兩個線程是模擬出來的。但是，這種計算密集型的任務，類似等待IO這種耗時的操作也比較少，核心也就不會切換，虛擬出來的線程幾乎派不上用場。所以，最多就是兩個線程的效率。

而，四核四線程，是實打實的四個線程在工作。從任務耗時來看，所消耗的時間與線程數(shù)量成反比，4線程的僅是1線程耗時的四分之一，4倍左右的效率提升。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的2C4T与4C4T在计算密集型任务下的效率对比的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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