# Python 将进程绑定到不同 CPU 的方法
在现代计算机体系结构中,CPU 通常拥有多个核心,这使得我们能够并行处理多个任务。Python 提供了一些工具,使开发者能够将进程绑定到指定的 CPU 核心,从而提高程序的性能。本文将探讨如何使用 Python 将进程绑定到不同的 CPU 核心,并提供一些相关的代码示例。
## 为什么要绑定进程到特定的 CPU 核心?
在多核处理器上运行多
Python 学习——Python 多进程、协程、编码 写此博客 是为了激励自己,并且将自己的心得以及遇到的问题与人分享一、进程 1.概述 multiprocessing 包是 Python 中的多进程管理包。与 thread.Threading 类似,可以利用 multiprocessing 对象来创建一个进程。该&nbs
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2023-11-02 07:47:41
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安装 schedutils在 CentOS/Fedora 下安装 schedutils:# yum install schedutils在 Debian/Ubuntu 下安装 schedutils:# apt-get install schedutils如果正在使用 CentOS/Fedora/Debian/Ubuntu 的最新版本的话,schedutils/util-linux 这个软件包可能已
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2017-09-08 10:10:42
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为什么要绑定 Nginx 进程到不同的 CPU 上 :默认情况下,Nginx 的多个进程有可能跑在某一个 CPU 或 CPU 的某一核上,导致 Nginx 进程使用硬件的资源不均,因此绑定 Nginx 进程到不同的 CPU 上是为了充分利用硬件的多 CPU 多核资源的目的。[root@localhost ~]# grep -c processor
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2017-07-10 17:45:26
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硬件中断发生频繁,是件很消耗 CPU 资源的事情,在多核 CPU 条件下如果有办法把大量硬件中断分配给不同的 CPU (core) 处理显然能很好的平衡性能。现在的服务器上动不动就是多 CPU 多核、多网卡、多硬盘,如果能让网卡中断独占1个 CPU (core)、磁盘 IO 中断独占1个 CPU 的话将会大大减轻单一 CPU 的负担、提高整体处理效率。我前天
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2017-08-24 16:50:26
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优化绑定Nginx进程到不同的CPU上默认情况下可能多个进程跑在一个CPU上或某一核上,导致Nginx进程使用硬件资源不均匀,此次优化是尽可能地分配不同的Nginx进程给不同的CPU处理修改主配置文件# vim nginx/conf/nginx.conf两核CPU参数配置worker_processes 2;worker_cpu_affinity 01 10;四核CPU参数配置work
原创
2018-05-09 11:29:55
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在测试斗地主程序的时候,发现单核cpu的运行时间总比多核cpu运行时间块,用ta
原创
2023-01-06 15:34:26
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硬件中断发生频繁,是件很消耗 CPU 资源的事情,在多核 CPU 条件下如果有办法把大量硬件中断分配给不同的 CPU (core) 处理显然能很好的平衡性能。现在的服务器上动不动就是多 CPU 多核、多网卡、多硬盘,如果能让网卡中断独占1个 CPU (core)、磁盘 IO 中断独占1个 CPU 的话将会大大减轻单一 CPU 的负担、提高整体处理效率。我前天收到一位网友的邮件提到了 SMP IRQ
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2023-07-03 12:29:01
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原标题:一文读懂 | 进程怎么绑定 CPU昨天在群里有朋友问:把进程绑定到某个 CPU 上运行是怎么实现的。首先,我们先来了解下将进程与 CPU 进行绑定的好处。进程绑定 CPU 的好处:在多核 CPU 结构中,每个核心有各自的L1、L2缓存,而L3缓存是共用的。如果一个进程在核心间来回切换,各个核心的缓存命中率就会受到影响。相反如果进程不管如何调度,都始终可以在一个核心上执行,那么其数据的L1、
在现代多核CPU架构中,如何更有效地利用线程知识成为了一个备受关注的话题。尤其在Python中,由于全局解释器锁(GIL)的存在,线程并行化的性能表现并不理想。本文将探讨如何将Python线程绑定到其他CPU核,以实现更优化的计算性能。通过深入分析技术原理和实际代码示例,读者将能够获得解决此类问题的有效方法。
### 背景描述
在计算密集型的任务中,合理地将线程绑定到不同的CPU核上可以显著提升
基本概念cpu亲和性(affinity)
CPU的亲和性, 就是进程要在指定的 CPU 上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器,也称为CPU关联性;再简单的点的描述就将指定的进程或线程绑定到相应的cpu上;在多核运行的机器上,每个CPU本身自己会有缓存,缓存着进程使用的信息,而进程可能会被OS调度到其他CPU上,如此,CPU cache命中率就低了,当绑定CPU后,程序就会一直在指定的cpu跑,
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2023-06-30 21:19:32
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taskset (util-linux-ng 2.17.2)
usage: taskset [options] [mask | cpu-list] [pid | cmd [args...]]
set or get the affinity
原创
2017-05-16 17:49:08
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taskset --cpu-list 0,1,2,3 以上代码会将你的进程绑定在4个CPU上运行,分别是0,1,2,3。 其他参数...
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2020-05-06 02:16:00
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taskset --cpu-list 0,1,2,3 <app> 以上代码会将你的进程<app>绑定在4个CPU上运行,分别是0,1,2,3。 其他参数包括 SYNOPSIS taskset [options] [mask | list ] [pid | command [arg]...] OPTI
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2020-11-21 05:31:00
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vim/usr/local/nginx/conf/nginx.confusernginxnginx;worker_processes2;worker进程数量(与cpu等同)worker_cpu_affinity00010010;绑定到不同的cpu
原创
2018-05-31 10:43:49
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2023-01-29 10:28:23
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访问速度L1>L2>L3>内存。权限L1和L2为每个核私有(每一个物理核下面的逻辑核共享L1和L2)L3缓存为多核共享访问顺序CPU访问时先从L1和L2缓存读取数据,没有会去L3缓存访问。当前核频繁执行的指令和数据会被存储在L1和L2缓存中,如果cpu每次执行都能从L1,L2缓存中读到数据,程序的性能会非常好,应该尽量提高L1和L2的缓存命中率。context switch线程在
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2024-06-20 08:31:04
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多进程和多线程的区别Python多线程的操作,由于有GIL锁的存在,使得其运行效率并不会很高,无法充分利用 多核cpu 的优势,只有在I/O密集形的任务逻辑中才能实现并发。使用多进程来编写同样消耗cpu(一般是计算)的逻辑,对于 多核cpu 来说效率会好很多。操作系统对进程的调度代价要比线程调度要大的多。多线程和多进程使用案例对比1.用多进程和多线程两种方式来运算 斐波那契数列,这里都依赖 con
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2023-08-17 14:30:55
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常用的宏定义有: 1) 对cpu集进行初始化, 将其设置为空集 void CPU_ZERO(cpu_set_t *set); 2) 将指定的cpu加入到cpu集中 void CPU_SET(int cpu, cpu_set_t *set); 3) 将指定的cpu从集中删除 void CPU_CLR(
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2019-07-22 11:35:00
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1. 绑定CPU后对计算密集型的任务可能会一定程度上提升运算性能:(小幅度的性能提升,甚至小幅度落后,总之就是差别不大) 对比1代码A: import os from multiprocessing import Process from timeit import timeit import nu
原创
2023-01-30 11:25:02
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