利用多核 CPU 实现并行计算

由 学院君 创建于1年前, 最后更新于 3个月前

版本号 #2

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开始之前，我们先澄清两个概念，「多核」指的是有效利用 CPU 的多核提高程序执行效率，「并行」和「并发」一字之差，但其实是两个完全不同的概念，「并发」一般是由 CPU 内核通过时间片或者中断来控制的，遇到 IO 阻塞或者时间片用完时会交出线程的使用权，从而实现在一个内核上处理多个任务，而「并行」则是多个处理器或者多核处理器同时执行多个任务，同一时间有多个任务在调度，因此，一个内核是无法实现并行的，因为同一时间只有一个任务在调度：

多进程、多线程以及协程显然都是属于「并发」范畴的，可以实现程序的并发执行，至于是否支持「并行」，则要看程序运行系统是否是多核，以及编写程序的语言是否可以利用 CPU 的多核特性。

下面我们以 goroutine 为例，来演示如何在 Go 语言中通过协程有效利用「多核」实现程序的「并行」执行，具体实现的话就是根据系统 CPU 核心数量来分配等值的子协程数，让所有协程分配到每个内核去并行执行。要查看系统核心数，以 MacOS 为例， 可以通过 sysctl hw 命令分别查看物理 CPU 和逻辑 CPU 核心数：

我的系统物理 CPU 核心数是 4 个，逻辑 CPU 核心数是 8 个，所谓物理 CPU 核心数指的是真正插在物理插槽上 CPU 的核心数，逻辑 CPU 核心数指的是结合 CPU 多核以及超线程技术得到的 CPU 核心数，最终核心数以逻辑 CPU 核心数为准。

此外，你也可以在 Go 语言中通过调用 runtime.NumCPU() 方法获取 CPU 核心数。

接下来，我们来模拟一个可以并行的计算任务：启动多个子协程，子协程数量和 CPU 核心数保持一致，以便充分利用多核并行运算，每个子协程计算分给它的那部分计算任务，最后将不同子协程的计算结果再做一次累加，这样就可以得到所有数据的计算总和。我们编写对应的示例文件 parallel.go：

package main

import (

"fmt"

"runtime"

"time"

)

func sum(seq int, ch chan int) {

defer close(ch)

sum := 0

for i := 1; i <= 10000000; i++ {

sum += i

}

fmt.Printf("子协程%d运算结果:%d\n", seq, sum)

ch

}

func main() {

// 启动时间

start := time.Now()

// 最大 CPU 核心数

cpus := runtime.NumCPU()

runtime.GOMAXPROCS(cpus)

chs := make([]chan int, cpus)

for i := 0; i < len(chs); i++ {

chs[i] = make(chan int, 1)

go sum(i, chs[i])

}

sum := 0

for _, ch := range chs {

res :=

sum += res

}

// 结束时间

end := time.Now()

// 打印耗时

fmt.Printf("最终运算结果: %d, 执行耗时(s): %f\n", sum, end.Sub(start).Seconds())

}

这里我们通过 runtime.NumCPU() 获取逻辑 CPU 核心数，然后通过 runtime.GOMAXPROCS() 方法设置程序运行时可以使用的最大核心数，这里设置为和系统 CPU 核心数一致，然后初始化一个通道数组，数量和 CPU 核心数保持一致，以便充分利用多核实现并行计算，接下来就是依次启动子协程进行计算，并在子协程中计算完成后将结果数据发送到通道中，最后在主协程中接收这些通道数据并进行再次累加，作为最终计算结果打印出来，同时计算程序运行时间作为性能的考量依据。

此时，我们运行 parallel.go，得到的结果如下：

然后我们修改 runtime.GOMAXPROCS() 方法中传入的 CPU 核心数为 1，再次运行 parallel.go，得到的结果如下：

可以看到使用多核比单核整体运行速度快了4倍左右，查看系统 CPU 监控也能看到所有内核都被打满，这在 CPU 密集型计算中带来的性能提升还是非常显著的，不过对于 IO 密集型计算可能没有这么显著，甚至有可能比单核低，因为 CPU 核心之间的切换也是需要时间成本的，所以 IO 密集型计算并不推荐使用这种机制，什么是 IO 密集型计算？比如数据库连接、网络请求等。

另外，需要注意的是，目前 Go 语言默认就是支持多核的，所以如果上述示例代码中没有显式设置 runtime.GOMAXPROCS(cpus) 这行代码，编译器也会利用多核 CPU 来执行代码，其结果是运行耗时和设置多核是一样的。