MaxDegreeOfParallelism决定最佳价值

Question

简单的问题。

如何确定MaxDegreeOfParallelism对于任何给定算法的最佳值？需要考虑哪些因素以及权衡取舍？

Answer 1

我认为这取决于，如果您的所有任务都是“CPU绑定”，那么它可能等于您机器中的CPU数量。然而，如果你的任务是“IO绑定”，你可以开始增加数量。

当CPU必须从一个线程切换到另一个线程（上下文切换）时，它有成本，因此如果您使用太多线程并且CPU一直在切换，则会降低性能。另一方面，如果你过分限制该参数，并且操作是长“IO绑定”操作，并且CPU空闲了很长时间等待这些任务完成...你没有充分利用你的机器的资源（这就是多线程的意义）

我认为这取决于每个算法，正如@ Amdahls的法律所指出的那样，并且没有你可以遵循的主经验法则，你将不得不计划它并调整它：D

干杯。

Answer 2

对于本地计算密集型流程，您应该尝试两个值;

• 物理核心或处理器的数量
• 虚拟核心数（物理包括超线程）

其中一项在我的经验中是最佳的。有时使用超线程会减慢速度，通常会有所帮助。在C＃中使用Environment.ProcessorCount来查找包括超线程假核心的核心数。实际的物理内核更难确定。检查其他问题。

对于必须等待资源的进程（db查询，文件检索），扩展可以提供帮助。如果你必须等待80％的时间进程繁忙，那么经验法则是为它启动5个线程，这样一个线程就会随时忙碌。每个过程最大化5x20％需要本地化。