如何在linux中为c程序分配更多的cpu和RAM

Question

我正在运行一个执行大量计算（CFD）的简单C程序，因此需要花费大量时间来运行。但是我仍然有很多未使用的CPU和RAM。那么我将如何将一些处理能力分配给一个程序。??

Answer 1

当Linux需要进行计算时，它不会让程序等待并且CPU处于空闲状态。 您有一个多核CPU和一个单线程正在运行（如@Pankrates所建议），或者您在一些I / O上阻塞。

Answer 2

我猜测CFD意味着计算流体动力学（但CFD也有很多其他含义，所以我猜错了。）

您绝对应该首先profile您的代码。至少，使用gcc -Wall -pg -O进行编译，并了解如何使用gprof。您也可以使用strace查找代码完成的系统调用。

我不是差价合约的专家（即使在上个世纪我与CFD专家合作过）。但是这样的代码使用了很多finite elements analysis和其他向量计算。

如果您正在编写代码，您可能会考虑使用OpenMP（因此，在源代码中仔细添加OpenMP pragmas，可能会加快速度），甚至可以考虑通过编码来使用GPGPU { {3}}在GPU上运行。

您还可以了解有关OpenCL kernels编程的更多信息，并更改代码以使用线程。

如果您正在使用重要的数字库，例如pthreads他们有很多调整，甚至是专门的变体（例如多核，OpenMP，甚至是OpenCL）。

在所有情况下，并行化代码都需要做很多工作。如果可能的话，你会花几周或几个月来改进它。

Answer 3

你可以用负增量来改善这个过程，但你需要成为超级用户。见

man nice

这会增加进程的调度优先级。如果它与其他进程竞争CPU时间，它将获得更多的CPU时间，因此运行得更快＆＃34;。

至于增加程序使用的RAM量：您需要重写或重新配置程序以使用更多RAM。鉴于问题中提供的信息，很难说更多。

Answer 4

要一次使用多个CPU，您需要运行程序的多个副本，或者在程序中运行多个线程。开始时都不是很难。

然而，做一个“我有10000个大数字的并行版本要容易得多，我想知道他们每个人是不是素数”，而不是做“很多A = A” + B“并行计算类型 - 因为您需要新的A才能进行下一步。 CFD计算倾向于做后者[据我所知]，但是使用大型数组。您可以将大型矢量计算拆分为一组较小的矢量计算[假设我们有一个1000 x 1000的矩阵，您可以将其分为4组250 x 1000矩阵，或4组500 x 500矩阵，以及在它自己的线程中执行每一个]。

如果它是您自己的代码，那么您希望知道它的作用以及它是如何工作的。如果它是别人的代码，那么你需要与拥有代码的人交谈。

没有神奇的方法可以“自动使用更多CPU”。四核处理器上30％的CPU使用率可能意味着您的系统基本上使用一个核心，并且5％左右是系统中正在进行的其他事情的开销 - 或者可能在您的应用程序中某处使用了第二个线程一点点CPU在做它做的任何事情。或者应用程序是多线程的，但是并没有完全使用多个核心，因为某些共享资源上的线程之间存在争用......我们不可能说出这三个[或其他几个]替代方案中的哪一个。

除非你有一些有用的内容放入内存，否则要求更多的RAM是没有用的。如果有空闲内存，您的应用程序将获得所需的内存。