这可能是一个愚蠢的问题。但是，如果我有一个简单的功能，我想运行它100次，我有12个处理器可用，使用10个处理器运行多处理代码或12个更好吗？
基本上通过使用12个核心，我将节省一个迭代时间吗？或者它将在第一次运行10次迭代，然后是2次然后再运行10次，依此类推？
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使用可用的处理器数量几乎总是更好。然而，一些算法需要进程来传递部分结果以实现最终结果（许多图像处理算法具有这种约束）。这些算法对应该并行运行的进程数量有限制，超出此限制，通信成本会损害性能。
然而，这取决于很多事情。许多算法很容易并行化，但并行性成本会损害acceleration。基本上，对于并行性是值得的，要完成的实际工作必须比并行性成本高出一个数量级。
在典型的多线程语言中，您可以通过重用相同的线程（线程池）轻松降低并行性的成本。但是，python是python，你必须使用多处理来实现真正的并行性，这具有巨大的成本。但是，如果您希望重复使用流程，则会有一个流程池。
您需要检查顺序运行算法所需的时间，运行一次迭代所需的时间以及您将拥有多少次迭代。只有这样你才能知道并行化是否值得。如果它是值得的，那么测试从1到100的进程数。这将允许您找到算法的最佳位置。