本机64 bit整数算术指令是否比它们的32 bit计数器部分慢(在x86_64带有64 bitOS的机器上)？
编辑:在当前的CPU上,如Intel Core2 Duo,i5/i7等.
我想知道这里的人是否有一些很好的C++ CPUID实现示例,可以从任何托管的.net语言中引用.
此外,如果不是这种情况,我应该知道X86和X64之间的某些实现差异吗？
我想使用CPUID获取我的软件运行的机器上的信息(crashreporting等...),我想尽可能保持所有内容的兼容性.
我问的主要原因是因为我在编写可能是所有机器指令的内容时总是菜鸟,尽管我有关于CPU寄存器的基本知识等等...
在人们开始告诉我谷歌之前:我在网上找到了一些例子,但通常他们并不打算允许来自托管代码的交互,并且没有一个示例针对X86和X64.大多数示例似乎都是特定于X86的.
找到javascript的高CPU使用率的最佳方法是什么？
我有一个脚本,只需在缩略图库中加载来自flickr的照片.加载后,没有任何操作(等待您点击它们以显示在灯箱中),但CPU使用率仍然是25%或更多.
我打开了firebug,点击了个人资料,稍等了一下再点击它,但它说"没有活动要报告".如果有什么事情发生,它会报告吗？或者我使用这个工具错了？
我在加载所有内容后执行此操作,只是为了查看可能导致高CPU使用率的原因.
谢谢,韦斯利
编辑:似乎已经追溯了它的起源......它与JS无关,但是CSS!搞什么鬼？
问题是:
我有一个缩略图库,我在图片加载时显示加载指示器而不是缩略图:
.thumbnail img {
display:block;
background-image: url("/images/ajax-loader.gif");
background-position: center center;
background-repeat:no-repeat;
overflow:hidden;
color:white;
}
如果我删除这个代码,CPU使用率下降到0,03%或者什么......而不是20%......这是因为GIF动画还在播放,但只是掩盖了吗？
我不知道GIF动画从cpu中拿了这么多？当然,它已经做了20多次,但仍然如此.在safari/chrome中也是如此.
我想我应该不使用每个图像内部的加载指示器,或者在成功加载图像时删除背景图像.
我在CUDA上工作了很多,并且在CPU上做了很多工作,我正在努力理解两者之间的区别.我的I5处理器有4个内核,售价200美元,我的NVidia 660有960个内核,成本差不多.
如果有人能够解释两种处理单元架构在能力优劣方面的主要区别,我会非常高兴.例如,CUDA核心是否有分支预测？
GPU使用SIMD范例,即,相同的代码部分将并行执行,并应用于数据集的各种元素.
但是,CPU也使用SIMD,并提供指令级并行.例如,据我所知,类似SSE的指令将处理具有并行性的数据元素.
虽然SIMD范例似乎在GPU和CPU中的使用方式不同,但GPU的SIMD功率是否比CPU更多？
在哪种方式中,CPU中的并行计算能力比GPU中的并行计算能力"弱"？
谢谢
根据这个问题和答案 - Python multiprocessing.cpu_count()在4核Nvidia Jetson TK1上返回'1' - Python multiprocessing.cpu_count()在某些系统上的功能输出反映了主动使用的CPU数量,而不是CPU的数量实际上可以通过调用Python程序使用.
一个常见的Python习惯用法是使用return-value cpu_count()来初始化a中的进程数Pool.但是,在使用这种"动态CPU激活"策略的系统上,该习惯用法相当严重(至少在相对静止的系统上).
是否有一些直接(和可移植)方式来获取Python 可用处理器的数量(与当前使用的数量相反)？
笔记:
这个问题是不被接受的答案来回答如何找出使用python CPU的数量,因为在上方挂了一个问题,说明这个问题,打印的内容/proc/self/status显示所有4个内核为可用的程序.
在我看来,"可移植"排除了涉及解析内容的任何方法/proc/self/status,其格式可能因Linux的发行版本而异,并且在OS X上甚至不存在.(对于任何其他伪文件也是如此,同样.)
我希望我的程序读取它在C++中运行的CPU的缓存行大小.
我知道这不能轻松完成,所以我需要一个适用于Linux的解决方案和另一个适用于Windows的解决方案(其他系统的解决方案可能对其他人有用,所以如果你了解它们就发布它们).
对于Linux,我可以读取/ proc/cpuinfo的内容并解析以cache_alignment开头的行.也许有一种更好的方式来调用API.
对于Windows,我根本不知道.
DWORD WINAPI MyThreadFunction(LPVOID lpParam) {
volatile auto x = 1;
for (auto i = 0; i < 800000000 / MAX_THREADS; ++i) {
x += i / 3;
}
return 0;
}
此函数在MAX_THREADS线程中运行.
我已经使用Concand Visualizer 和Intel运行了Intel Core 2 Duo,Windows 7,MS Visual Studio 2012上的测试.(4个线程)在7.1秒内完成,但是(50个线程)在5.8秒内完成,同时有更多的上下文切换.
我在英特尔酷睿i5,Mac OS 10.7.5上运行了相同的测试,并得到了相同的结果.MAX_THREADS=4MAX_THREADS=50test1test2test1test2