假设我在多核 CPU（比如 4）上运行多个 python 进程（不是线程）。 GIL 是进程级别的，因此特定进程中的 GIL 不会影响其他进程。
我的问题是，一个进程中的 GIL 是只占用 4 个核心中的一个核心，还是会占用所有 4 个核心？
如果一个进程同时锁定所有内核，那么多处理应该不会比 python 中的多线程更好。如果不是，内核如何分配给各个进程？
作为观察，在我的系统中，它是 8 个核心（4*2，因为 超线程），当我运行单个 CPU 绑定进程时，CPU 使用率 8 个内核中有 4 个上升。
简化：
在 4 核 CPU 上运行的 4 个 python 线程（在一个进程中）将比执行相同工作的单个线程花费更多时间（考虑到该工作完全受 CPU 限制）。 4 个不同的流程做这么多的工作是否会减少将近 4 倍的时间？
【问题讨论】：
标签： python multiprocessing gil
Python 没有对bind processes or threads to cores 做任何事情；它只是把事情留给操作系统。当您生成一堆独立的进程（或线程，但这在 Python 中更难做到）时，操作系统的调度程序将快速有效地让它们分布在您的内核中，而无需您或 Python 做任何事情（除非非常糟糕的病态例）。
GIL 在这里不相关。我稍后会谈到，但首先让我们解释一下是相关的。
您没有 8 个内核。你有 4 个核心，每个核心都是hyperthreaded。
现代内核具有大量“超标量”容量。通常，在管道中排队的指令不够独立，无法充分利用该容量。超线程的作用是允许内核在发生这种情况时从第二条管道中获取其他指令，这些指令几乎可以保证是独立的。但它只允许这样做，而不是要求这样做，因为在某些情况下（CPU 通常可以比你更好地决定）缓存局部性的成本会比并行性的收益更糟糕。
因此，根据您运行的实际负载，使用四个超线程内核，您可能会获得 800% 的 CPU 使用率，或者您可能只会获得 400%，或者（通常）介于两者之间。
我假设您的系统配置为向用户空间报告 8 个内核而不是 4 个内核，因为这是默认设置，并且您至少有 8 个进程或具有默认 proc 计数和至少 8 个任务的池 — 显然，如果这些都不是真的，你不可能得到 800% 的 CPU 使用率……
我还假设您没有使用显式锁、其他同步、Manager 对象或任何其他将序列化您的代码的东西。如果这样做，显然您无法获得完全的并行性。
而且我还假设您没有使用（可变）共享内存，例如每个人都写入的multiprocessing.Array。这可能会导致缓存和页面冲突，几乎与显式锁定一样糟糕。
那么，GIL 是怎么回事？好吧，如果您在一个进程中运行多个线程，并且它们都受 CPU 限制，并且它们都花费大部分时间运行 Python 代码（而不是花费大部分时间运行释放GIL），一次只能运行一个线程。你可以看到：
但是您不是在运行多个线程，而是在运行单独的进程，每个进程都有自己完全独立的 GIL。这就是为什么您会看到 100% 的四个核心，而不是只有一个。
【讨论】：
multiprocessing 可以让您获得近 4 倍的加速。但当然不能保证——如果你有锁或共享数据，或者切换到多处理需要腌制巨大的对象来回传递，或者你正在运行一堆小任务，每个任务使用单独的进程而不是池等，您最终可能只会增加比您获得的并行性更多的开销。
进程到 CPU/CPU 内核的分配由操作系统处理。
【讨论】：