我写了一个程序，试图做一些计算。它可以运行任意数量的内核。
下面是在1,2,3,4核（在4个逻辑处理器笔记本电脑上）上运行时要执行的计算量的细分。括号中的数字显示每个线程/核心的计算。我的问题是为什么性能会迅速下降，然后线程/核数却增加？我不希望性能提高一倍，但会大大降低。当运行同一程序的4个实例在一个线程上运行时，我也观察到相同的问题，因此我知道这与程序本身无关。 最大的改进是从1线程变为2为什么是这样？
# Threads | calculations/sec
1 | 87000
2 | 129000 (65000,64000)
3 | 135000 (46000,45000,44000)
4 | 140000 (34000,34000,34000,32000)
有趣的是，我在Compute Engine的Google Cloud Platform上看到的问题完全相同，当我在16个虚拟内核平台上的16个线程上运行程序时，每个内核的性能都会下降每秒喜欢8K个状态。但是，如果我运行同一个程序的16个实例，则每个实例执行大约100K状态/ s。当我执行相同的测试但在家用笔记本电脑上的4个核上时，无论运行4个核的4个单独的.exe，我仍然可以看到相同的性能下降，我期望在GCP上看到相同的行为，但不是情况是否是因为虚拟核心？他们的行为不同吗？
重现此问题的示例代码，只需将其粘贴到控制台应用程序中，但需要将统计信息刷新20次才能使性能稳定下来，不确定其波动为何如此之大。 code example可以看到，如果使用4个线程运行该应用程序，则与4个实例（每个线程只有1个线程）相比，性能将受到显着影响。我希望启用gcServer可以解决问题，但是没有看到任何改善