multithreading - 在典型的 Intel/AMD 多核机器上实现快速计算/巨大内存的多线程效率

对于使用多线程进行密集计算的开发人员来说，这是一个有点实际的问题。

在具有 Intel 或 AMD 多核处理器的典型架构的机器上，使用多线程在大面积内存上重复简单的演算是否有效？

例如，假设我想增加一个巨大的整数数组（或对它们进行一些非常简单的操作）并在具有每个子数组的不同线程之间共享工作负载。

根据处理器的核心数量以及是否超线程，机器可以同时拥有 N 个线程。我的微积分速度可以乘以接近 N 吗？或者 RAM 访问的瓶颈会更快出现吗？

我公司可以租用的典型机器有 N = 40。但是如果出现 5 个线程的瓶颈，这些机器将无法实现我们的目标。

我知道从理论上讲，RAM 访问可能是一个瓶颈，但是对于在大内存上重复的相同类型的快速操作，我需要实际经验反馈。

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这取决于机器架构和配置的细节。但是，对于像增加一个巨大的整数数组这样的事情，您通常可以在内核耗尽之前使内存总线饱和，因此内存成为瓶颈。

您可以从其详细规格中计算出机器的理论内存带宽，然后您可以期望通过多线程在现实生活中获得 80% 到 100% 的内存带宽。