在单处理器上，多线程会提高计算速度。众所周知，多线程用于提高用户响应能力，通过分离UI线程和计算线程来实现。但是让我们只讨论控制台应用程序。多线程会增加计算的速度。当我们通过多线程计算时，我们是否更快地得到计算结果。
在多核上，多线程是否会提高速度。
请帮助我。如果您有任何材料可以了解有关线程的更多信息。请张贴。
编辑： 有人问我一个问题，在任何给定时间，只允许一个线程在单个内核上运行。如果是这样，为什么人们在控制台应用程序中使用多线程。
提前致谢， 哈沙
【问题讨论】：
标签： c# performance multithreading
一般来说，不，它不会加速任何事情。
可能总体上正在完成相同的工作，但现在存在额外线程和上下文切换的开销。
在具有超线程的单个处理器（两个虚拟处理器）上，答案变为“可能”。
最后，即使只有一个 CPU，也许一些线程可以推送到 GPU 或其他硬件？这有点脱离“单处理器”场景，但从技术上讲，这可能是在单核 PC 上通过多线程实现速度提升的一种方式。
编辑：您的问题现在提到了多核机器上的多线程应用程序。 同样，笼统地说，这将为您的计算提供整体速度提升。 然而，增加（或缺乏）将取决于算法的可并行性、内存和缓存的争用情况以及程序员在编写没有锁定或饥饿问题的并行代码时的技能。
【讨论】：
1 个 CPU 上的线程数很少：
N 个 CPU 上的线程很少：
所以实际上它是非常特定于任务的——你可以很容易地并行一件事，而其他事情几乎是不可能的。也许对于新手来说这有点高级阅读，但在 C# 世界中有 2 个关于这个主题的好资源：
【讨论】：
你的计算在做什么？如果它受处理器限制，您将无法通过使用多线程来加速它，但如果由于某种原因您的计算写入磁盘或等待某种其他类型的 IO，您可能能够使用线程来提高性能。但是，当您说“计算”时，我假设您的意思是某种处理器密集型算法，因此添加线程不太可能有帮助，甚至可能会减慢您的速度，因为线程之间的上下文切换会增加额外的工作。
【讨论】：
如果任务是计算绑定的，线程不会使其更快，除非计算可以分成多个独立的部分。即便如此，只有当您有多个可用内核时，您才能获得任何性能提升。从您问题的背景来看，它只会增加开销。
但是，您可能仍希望在单独的线程上运行任何复杂且长时间运行的计算，以保持应用程序的响应速度。
【讨论】：
不，不，不。
除非您编写并行化代码以利用多核，否则如果您没有其他阻塞函数，它总是会变慢。
【讨论】：
与用户输入示例完全一样，一个线程可能正在等待磁盘操作完成，而其他线程可能会占用该 CPU 时间。
【讨论】：
如其他答案中所述，单核上的多线程不会给您带来任何额外的性能（尽管有超线程）。但是，如果您的机器运行 Nvidia GPU，您应该能够使用 CUDA 将计算推送到 GPU。请参阅http://www.hoopoe-cloud.com/Solutions/CUDA.NET/Default.aspx 和C#: Perform Operations on GPU, not CPU (Calculate Pi)。
【讨论】：
上面提到最多。
如果您能够设法同时完成更多工作，而不是让处理器在不同操作之间等待，那么在一个处理器上运行多个线程可以提高性能。但是，由于同步或处理器过载而无法满足要求，也可能导致严重的性能损失。
对于多核，线程可以显着提高性能。但是，很大程度上取决于找到热点而不是过度。到处使用线程和同步的需要甚至会降低性能。使用多核线程进行优化需要大量的前期研究并计划获得良好的结果。例如，您需要考虑在不同情况下要使用多少线程。您不希望线程坐下来等待另一个线程使用的信息。
http://www.intel.com/intelpress/samples/mcp_samplech01.pdf
https://computing.llnl.gov/tutorials/parallel_comp/
https://computing.llnl.gov/tutorials/pthreads/
http://en.wikipedia.org/wiki/Superscalar
http://en.wikipedia.org/wiki/Simultaneous_multithreading
【讨论】：
我一直在使用 24 个核心服务器进行一些密集的 C++ 数学模拟运行。如果我在单个服务器的 24 个内核上并行运行 24 个单独的模拟，那么我的每个模拟都会得到一个运行时间，比如 X 秒。
我注意到的奇怪的事情是，当只运行 12 个模拟时，使用 24 个内核中的 12 个，而其他 12 个内核空闲，然后每个模拟运行时间为 Y 秒，其中 Y 大得多比X！在查看处理器使用情况的任务管理器图表时，很明显一个进程不会只坚持一个核心，而是在多个核心之间交替。也就是说，在内核之间切换以使用所有内核会减慢计算过程。
我在只运行 12 个模拟时维护运行时的方式是，使用剩余的 12 个内核在旁边运行另外 12 个“垃圾”模拟！
结论：使用多核时，全部100%使用，利用率越低，运行时间越长！
【讨论】：
对于单核 CPU， 实际上，性能取决于您所指的工作。 在您的情况下，对于由 CPU 完成的计算，在这种情况下，如果您的 parentBoard 支持，OverClocking 会有所帮助。否则 CPU 无法进行比 CPU 速度更快的计算。
为了多核 CPU 正如上面的答案所说，如果设计得当，如果所有内核都被充分利用，性能可能会提高。
在单核 CPU 中，如果线程是在用户级别实现的，那么如果线程中存在阻塞系统调用（如 I/O 操作），多线程就无关紧要了。因为内核不会知道用户级线程。
因此，如果进程执行 I/O，那么您可以在内核空间中实现线程，然后您可以为不同的作业实现不同的线程。 （这里的答案是基于理论的。）
【讨论】：
如果设计得当以利用处理器完成的高速缓存和流水线，即使是 CPU 密集型任务也可能在多线程下运行得更快。现代处理器花费大量时间 摆弄他们的拇指，即使名义上完全“忙”。
想象一个非常密集地使用一小块内存的进程。加工 同一块内存 1000 次将比处理 1000 块快得多 类似的记忆。
您当然可以设计一个比单线程更快的多线程程序。
【讨论】：
踏板不会提高性能。线程牺牲性能以支持保持部分代码响应。
唯一的例外是，如果您正在执行可并行化的计算，以至于您可以在不同的内核上运行不同的线程（这是例外，而不是规则）。
【讨论】：