主题：【求助】：请教信息技术方面的大牛有关多线程的问题 -- newtime
家园 本质是一样的 都是利用更快更贵的存储器来存放本来存不下的数据，只不过技术让整个缓存架构变多了。
intel CPU里面的超线程hyperthreading，其实是让一组计算单元被多组context registers使用，所以在两个thread没有共同的硬件资源的时候，是可以提高执行速度的；但是如果两个thread竞争同一个计算资源，那么就要等待，同时还增加了context switch的时间，必然是更慢的。
另外鸡蛋里面挑根骨头
计算机体系架构和编译器优化效果的关键，就在对读写内存的指令数的处理上。老叫花看来，这个优化的基本原则，是找瓶颈，用最少的努力去获得最大的收益。编译优化最早是优化循环这个大瓶颈，循环弄的差不多了，访存就变成最大的瓶颈了。访存也有很多种优化方法，比如你说的对指令数的优化，或者更有效一点的：prefectch.
另：谢宝
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- 复 本质是一样的
家园 真正的专家出手了，我这只是皮毛而已，抛砖引玉 当年学的也比较肤浅，这两年的职业发展也没沿着这个专业走下去。
解释一下，其实循环展开的主要目的，也是为了找到更多无依赖关系的指令，填充到访存质量等需多周期完成指令的gap，另外就是分支预测，我还是认为优化的核心问题是出在访存上。
缓存预取指令要用好，先要有合理的数据结构和算法。
家园 客气了 你说的没错，访存的确是最费时间的指令，我记得连开方这种指令都足够快了，但是CPU永远比内存快太多。所以这个就是优化的重点。
优化的目标是增加并行度，instruction reordering，乱序执行，SSE这些东西，都是用软硬件的方法增加ILP。不过现在因为mobile computing热起来了，大家要让CPU凉下去，所以能耗成为优化里面的新因素，bit per watt要高，好多硬件的trick就不能用了，我记得intel atom里面就是放弃了大多数的乱序执行来节约能量，只在特定指令序列才进行乱序执行。
当年我做的一个simulation里面，如果用局部的乱序执行，可以以10%不到的性能损失，换回30%左右的能耗降低。
家园 两种处理方法 对于超大规模稀疏矩阵的并行计算，可以只存储非零元素，用链表或者哈希结构压缩存储。缺点是会增加每次有效操作的读取次数，但对于超大规模稀疏矩阵，绝大部分元素都是0，这种情况下，用链表遍历的读取次数要远小于数组遍历。
另一方面，缓存与内存存在特殊的映射关系，缓存中的内容对应内存的某个区域，只要你的读取操作都集中在这个区域内，缓存更新频率低，影响也很小，忌讳的是在读取过程中坐标乱跳，这样缓存需要经常更新。你在编程过程中，可以将数组遍历过程与缓存大小相结合，采用中间变量和特殊算法，提高效率。
当年缓存只有64K的时代，内存才几兆的时代，这种小技法是很多的，只是现在动辄8M缓存，几十G内存，大家反而少用了这些优化技术了。
家园 极大可能是共享变量访问的问题 如果你的这个程序是C++的，把ramdon_number去掉以后应该没有任何问题，多线程在多核CPU上肯定快。但对Fortran程序，按我对这个语言的粗浅理解，Thread_Proc0的所有局部变量在两个线程都是共享的（同时说明：你的运算可能因此无法获得你预期的结果）。如果是并行版的编译器，那么访问这些变量的所有操作都要自动加锁，如此的话多线程程序将显著慢于单线程程序。
一个测试方法是把Thread_Proc0复制一份并改名Thread_Proc1，然后两个线程分别调用两个运算函数。如果这个方式下效率显著提高，则说明是Fortran语言的问题。否则要另找原因。
家园 多线程是否提高效率，取决于你的应用 如果你想用多线程来提高效率，那么就是提高CPU Utilization。如果你有两种task，一种是CPU Intensive，一种是IO intensive，那么用multithreading就可以极大地提高效率,因为在IO Intensive的task等待的时候，系统就可以执行CPU Intensive的task。
你现在两个thread都是CPU Intensive的，如果用单核处理器就没有必要用多线程，因为thread之间context switch的开销完全没有必要了。
如果用多核处理器，很可能操作系统是不是把这两个thread分配到一个CPU上去了（你的操作系统应该不仅仅有这两个thread在运行）。这东西你没法精确控制，只能托付给底层操作系统。当然，这验证了Vista果然弱智。
试试看用Java重写你的程序，看看JVM会不会聪明一点。
家园 多线程的问题 当年pentium4的多线程对科学计算的影响就是负的，现在i7估计还是这样。我们一般都用mpi或pvm，一般科学计算不用thread，可以bios里把多线程关了看看结果。我知道以前志强等做cluster时都是在bios里把多线程关了。
家园 目前并行计算一般采用MPI而不是openMP 看看运算过程中你的各个CPU的负载情况，是两个核在跑还是一个核在跑。