如何在Linux中為AC程序分配更多的CPU和RAM

Question

我正在運行一個簡單的C程序，該程序執行大量計算（CFD），因此需要大量時間才能運行。 但是我仍然有很多未使用的CPU和RAM。 那么我將如何分配我的一些處理能力給一個程序呢？

Answer 1

在需要進行計算時，Linux不會使程序等待，並且不會占用CPU。 您有一個多核CPU和一個單線程正在運行（如@Pankrates所建議），或者您正在阻塞某些I / O。

Answer 2

我猜想CFD意味着計算流體動力學（但是CFD還有很多其他含義，所以我可能猜錯了）。

您絕對應該首先配置您的代碼。 至少要使用gcc -Wall -pg -O編譯，並學習如何使用gprof 。 您可能還使用strace來查找由代碼完成的系統調用。

我不是CFD專家（即使在上個世紀我曾與CFD專家合作）。 但是這樣的代碼使用了大量的有限元分析和其他向量計算。

如果您正在編寫代碼，則可能考慮使用OpenMP （因此，通過在源代碼中仔細添加OpenMP編譯指示 ，可以加快速度），甚至可以考慮通過對在GPU上運行的OpenCL內核進行編碼來使用GPGPU。

您還可以了解有關pthreads編程的更多信息，並更改代碼以使用線程。

如果您正在使用重要的數值庫（例如BLAS），則它們會有很多調整，甚至是專門的變體（例如，多核，OpenMP-ed，甚至在OpenCL中）。

在所有情況下，並行化代碼都是很多工作。 如果可能的話，您將花費數周或數月的時間對其進行改進。

Answer 3

您可以使用負增量來改善該過程，但是您需要為此超級用戶。 看到

man nice

這將增加進程的調度優先級。 如果它正在與其他進程爭用CPU時間，它將獲得更多的CPU時間，因此“運行得更快”。

至於增加程序使用的RAM數量：您需要重寫或重新配置程序以使用更多的RAM。 考慮到問題中可用的信息，很難說更多。

Answer 4

要一次使用多個CPU，您要么需要運行程序的多個副本，要么需要在程序中運行多個線程。 兩者都不是很難開始的。

但是，並行編寫“我有10000個大數，我想為它們中的每一個查找素數”要容易得多，而不是“大量A = A + B”並行鍵入計算-因為在進行下一步之前需要新的A。 就我所知，CFD計算傾向於使用后者，但是要使用大型數組。 您可以將大型矢量計算拆分為一組較小的矢量計算[例如，我們有1000 x 1000的矩陣，可以將其拆分為4組250 x 1000矩陣，或4組500 x 500矩陣，並且在自己的線程中執行每個操作]。

如果這是您自己的代碼，那么您希望知道它的作用和工作方式。 如果是別人的代碼，那么您需要與擁有該代碼的人交談。

沒有一種神奇的方式來“自動利用更多的CPU”。 四核處理器上30％的CPU使用率可能意味着您的系統基本上是在使用一個內核，而系統中發生的其他事情的開銷則在5％左右-或者您的應用程序中的某個地方使用了第二個線程一點點CPU做任何事情。 或應用程序是多線程的，但沒有完全使用多個內核，因為線程之間在某些共享資源上存在爭用……對於我們來說，這三種[或其他幾種選擇]中的哪一個是不可能的。

除非您有一些有用的東西可以放入內存，否則請求更多的RAM不會有幫助。 如果有可用內存，則您的應用程序將獲得所需的內存。