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我有一个沉重的数学计算来算的范围内twin prime数字的号码，我已经划分线程之间的任务。多线程基准
在这里您可以看到针对线程数量的执行时间配置文件。
我的问题是有关的理由：
为什么单线程和双线程有非常相似的表现吗？
为什么有在执行时间的下降当它被5-或7-螺纹，而当使用执行时间增加6个或8个线程？ （我所经历，在若干测试。）
我已经使用一个8芯计算机。我可以声称2 × ñ（其中ñ是核心数量）是一个经验法则良好的线程数？
如果我使用一个代码RAM的高使用率，我希望在配置文件中类似的趋势，或将它显着地与越来越多的线程有变化吗？
这是代码的主要部分，只显示它不使用多少内存。
bool is_prime(long a)
{
if(a<2l)
return false;
if(a==2l)
return true;
for(long i=2;i*i<=a;i++)
if(a%i==0)
return false;
return true;
}
uint twin_range(long l1,long l2,int processDiv)
{
uint count=0;
for(long l=l1;l<=l2;l+=long(processDiv))
if(is_prime(l) && is_prime(l+2))
{
count++;
}
return count;
}
规格：
$ lsb_release -a
Distributor ID: Ubuntu
Description: Ubuntu 16.04.1 LTS
Release: 16.04
Codename: xenial
$ lscpu
Architecture: x86_64
CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit
Byte Order: Little Endian
CPU(s): 8
On-line CPU(s) list: 0-7
Thread(s) per core: 2
Core(s) per socket: 4
Socket(s): 1
NUMA node(s): 1
Vendor ID: GenuineIntel
CPU family: 6
Model: 94
Model name: Intel(R) Core(TM) i7-6700 CPU @ 3.40GHz
Stepping: 3
CPU MHz: 799.929
CPU max MHz: 4000.0000
CPU min MHz: 800.0000
BogoMIPS: 6815.87
Virtualisation: VT-x
L1d cache: 32K
L1i cache: 32K
L2 cache: 256K
L3 cache: 8192K
NUMA node0 CPU(s): 0-7
Flags: fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat pse36 clflush dts acpi mmx fxsr sse sse2 ss ht tm pbe syscall nx pdpe1gb rdtscp lm constant_tsc art arch_perfmon pebs bts rep_good nopl xtopology nonstop_tsc aperfmperf eagerfpu pni pclmulqdq dtes64 monitor ds_cpl vmx smx est tm2 ssse3 sdbg fma cx16 xtpr pdcm pcid sse4_1 sse4_2 x2apic movbe popcnt tsc_deadline_timer aes xsave avx f16c rdrand lahf_lm abm 3dnowprefetch intel_pt tpr_shadow vnmi flexpriority ept vpid fsgsbase tsc_adjust bmi1 hle avx2 smep bmi2 erms invpcid rtm mpx rdseed adx smap clflushopt xsaveopt xsavec xgetbv1 dtherm ida arat pln pts hwp hwp_notify hwp_act_window hwp_epp
更新（公认的答案后）
新轮廓：
改进的代码如下。现在，工作量分配相当。
bool is_prime(long a)
{
if(a<2l)
return false;
if(a==2l)
return true;
for(long i=2;i*i<=a;i++)
if(a%i==0)
return false;
return true;
}
void twin_range(long n_start,long n_stop,int index,int processDiv)
{
// l1+(0,1,...,999)+0*1000
// l1+(0,1,...,999)+1*1000
// l1+(0,1,...,999)+2*1000
// ...
count=0;
const long chunks=1000;
long r_begin=0,k=0;
for(long i=0;r_begin<=n_stop;i++)
{
r_begin=n_start+(i*processDiv+index)*chunks;
for(k=r_begin;(k<r_begin+chunks) && (k<=n_stop);k++)
{
if(is_prime(k) && is_prime(k+2))
{
count++;
}
}
}
std::cout
<<"Thread "<<index<<" finished."
<<std::endl<<std::flush;
return count;
}
您有8个CPU，并且在8个线程之间几乎没有变化？不知道你是如何产卵，但可能指出你的问题之一。你是个人资料，是分期付款还是一次性付款？ –
@PaulEvans，我预计8个线程代码的工作速度比7个线程快。也许这是因为我们应该为另一个进程计算另一个线程。我想你是对的。但是5个线程代码有一个戏剧性的下降，我找不到任何理由。 – ar2015
你在计算'main（）'线程吗？ –