我有一台拥有4个核心的计算机，我有一个程序可以创建一个N x M网格，其范围可以从1 x 1平方到大网格。程序然后用数字填充它并对每个数字进行计算，将它们一起平均，直到它们达到大致相同的数字。这样做的目的是创建大量繁忙的工作，因此使用并行线程进行计算是必要的。
如果我们有一个可选参数来选择使用的线程数，那么有多少线程可以最好地优化忙碌工作以使其尽快运行？
使用4个线程的速度是使用1个线程的4倍吗？ 15线程怎么样？ 50？在某些时候，我觉得我们将受到计算机硬件（核心数量）的限制，添加更多线程将停止帮助（甚至可能会阻碍？）
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我认为回答的最佳方式是首先概述系统如何管理线程。如今所有处理器实际上都是每核多核和多线程，但为了简单起见，我们首先想象一下单线程的单核处理器。这在当时只执行一项任务时受到限制，但我们仍然能够运行多任务程序。
那怎么可能呢？嗯它只是幻觉！
当时CPU仍在执行单个任务，但在一个和另一个之间切换会产生多任务处理的错觉。从一个任务更改为另一个任务的过程名为Context switching。
在上下文切换期间，将保存与正在运行的任务相关的所有数据，并加载与下一个任务相关的数据。根据CPU的体系结构，数据可以保存在寄存器，缓存，RAM等中。技术越发展，就会发现性能越高的解决方案。当任务恢复时，将获取整个数据并且任务继续其操作。
这个概念在管理任务时引入了许多问题，例如：
还有其他一些观点，但这只是一个快速列表，因为问题并没有集中于此。
回到你的问题：
如果我们有一个可选参数来选择使用的线程数，那么有多少线程可以最好地优化忙碌工作以使其尽快运行？
使用4个线程的速度是使用1个线程的4倍吗？ 15线程怎么样？ 50？在某些时候，我觉得我们将受到计算机硬件（核心数量）的限制，添加更多线程将停止帮助（甚至可能会阻碍？）
简短回答：这取决于！
如前所述，要在任务和另一个任务之间切换，需要一个Context开关。要执行此操作，需要一些存储和获取数据操作，但这些操作只是计算开销，并不直接为您提供任何优势。因此，执行太多任务需要大量的Context切换，这意味着浪费了大量的计算时间！因此，最终您的任务可能比较少的任务运行得慢。
此外，由于您使用pthreads标记了此问题，因此还需要检查代码是否已编译为在多个HW内核上运行。拥有多核CPU并不能保证您的多任务代码将在多个HW内核上运行！
在您的特定申请案例中：
我有一台拥有4个核心的计算机，我有一个程序可以创建一个N x M网格，其范围可以从1 x 1平方到大网格。程序然后用数字填充它并对每个数字进行计算，将它们一起平均，直到它们达到大致相同的数字。这样做的目的是创建大量繁忙的工作，因此使用并行线程进行计算是必要的。
是并发和数据独立计算的一个很好的例子。这类任务在GPU上运行良好，因为操作没有数据关联，并且在硬件中执行并发计算（现代GPU有数千个计算核心！）