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我需要编写两个程序。 1顺序（完成）和1平行，我做了一些事情，但我不知道我是否已经平行或不平行，我还需要知道： If（Thread.State state = Thread 。.currentThread（）的getState（））是显示一个螺纹如何分配不同的线程不同的处理器的状态（4芯）的代码如何显示处理器计算的状态对于每个处理器如何生成错误消息（内存一致性错误等）以下是我的代码： c

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为什么htop不断宣称只有一个进程在运行？

一边念叨htop： “在右上角，htop显示的进程总数和有多少人正在运行。” 如果我有一个8芯机（上面看），并且我目前运行在100个处理，为什么htop始终指示1个过程同时运行？难道我不应该有更多的潜力吗？我期望值是... 8. 我必须误解这个价值的含义。这个值总是为1是什么意思？我真的没有并行运行任何东西吗？

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安卓工作室性能与CPU内核数量的比例是否良好

例如AMD Ryzen 5 1600有6个（每个物理的2个逻辑内核）内核，具有Clockspeed：3.2 GHz Turbo Speed：3.6 GHz。相比之下，英特尔酷睿i5-7600有4个核心与Clockspeed：3.5 GHz 涡轮增压速度：4.1 GHz。我看过很多游戏的基准测试，其中两个处理器都是脖子和Ryzen的性能，只有在视频回放，编码，文件压缩等情况下才会受到阻碍。发现主要

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OpenMP如何确定系统中的核心数量？

OpenMP中定义的内核数量如何，此API如何知道核心的存在。

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JVM如何在CPU内核之间传播线程？

有人能帮我理解JVM如何在可用的CPU内核之间传播线程吗？在这里，我的愿景是如何工作的，但请给我指正。所以从一开始：当计算机开始然后引导螺纹（通常在核心0在处理器0线程0）启动从地址0xfffffff0取代码。所有其余的CPU /内核都处于特殊的睡眠状态，称为Wait-for-SIPI（WFS）。然后，OS加载后，它开始管理进程并在CPU /内核之间调度它们，通过高级可编程中断控制器（APIC

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为什么Spark UI只显示每个工作者6个可用内核，而我有更多？

为什么Spark UI只显示6个内核可用每位工作者（不是核心数使用），而我的每台3台计算机上都有16个（8个插槽* 2个内核/插槽），甚至32个如果接受计算每个内核的线程数（2）。我试图在spark-env.sh文件中设置SPARK_WORKER_CORES，但它没有改变（我对所有3名工作人员进行了更改）。我也评论线，看它是否改变了一句：可用内核的数量总是停留在6 我使用星火2.2.0在独立的集群

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Spark：理解分区 - 内核

我想了解Spark中的分区。我在Windows 10本地模式下运行spark。我的笔记本电脑有2个物理内核和4个逻辑内核。 1 /术语：对我来说，spark =核心线程。所以Spark中的核心与物理核心不同，对吧？ Spark核心与任务相关联，对吗？如果是这样，因为你需要一个分区线程，如果我的sparksql数据框有4个分区，它需要4个线程吗？ 2 /如果我有4个逻辑内核，是否意味着我只能在

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我们如何让OpenMP使用多个内核 - glintenet

我想使用glinternet的R函数，该函数实现了由斯坦福大学教授Trevor Hastie和博士生开发的特征提取方法。该函数有一个参数numCores。根据用户手册： numCores要运行的线程数。为此，必须在启用OpenMP的情况下安装软件包。默认值是1个线程。我不知道如何启用OpenMP。我有Windows 8. 您的意见将不胜感激。

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Keras中使用的核心数量有限

我有一个64核心的共享机器，在这个机器上我有一大串我想运行的Keras函数。问题是，Keras似乎自动使用所有可用的内核，但我无法做到这一点。我使用Python，我想在for循环中运行67个神经网络。我想用一半的可用内核。我找不到任何限制Keras内核数量的方法......你有什么线索吗？

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Docker无法使用所有Macbook的CPU内核

我目前正在使用i7的Macbook Pro，它有8个内核。但是，我不能够将CPU内核，超过1。当我运行 docker run --cpus=2 "my-image" 我得到以下错误： docker: Error response from daemon: Range of CPUs is from 0.01 to 1.00, as there are only 1 CPUs available