我一直在尝试深入了解这些概念之间的关系。让我举一个简单的例子，并解释一下什么想法，以便您可以纠正它。
假设我想尝试对两个数组进行排序
int[] A = { ... }; // very large, very unsorted
int[] B = { ... }; // very large, very unsorted
通过对它们中的每一个进行“与我的系统并行的排序将使我对它们进行排序”。我利用
Parallel.ForEach在后台做很多事情的事实，我只是写var arrays = new List<int[]>(A, B);
Paralell.ForEach(arrays, (arr) => { Array.Sort(arr); });
现在，假设我在具有以下规范的计算机上编译并运行它:
在情况1中，绝对不可能获得性能提升。就像在常规
foreach循环中一样，它对A进行排序，然后对B进行排序。在情况2中，也不会获得性能提升，因为除非您拥有多个处理器，否则您的计算机实际上无法“一次完成一件以上的事情”。即使最终将它们排序在不同的线程中，控制线程的CPU也会对A进行一些排序，对B进行一些排序，对A进行更多的排序，等等，这比仅对所有线程进行排序效率更高A，然后是B的全部。
由于前面的案例中提到的原因，案例3是唯一有可能获得性能提升的案例。
有人可以批评我的理解吗？这是对还是错？ (我没有主修计算机科学。因此，请给我评分。)
最佳答案
那不是线程工作的方式。操作系统在两个线程之间快速进行上下文切换。在Windows上，默认情况下每秒发生64/3次。交织使它看起来像A和B在同一时间被排序。不容易观察到，调试器将不得不在Array.Sort()内部进行查看，而事实并非如此。当然，没有其他方面更快，但是，速度下降的幅度很小。这是一种廉价的上下文切换，无需重新加载页面映射表，因为线程属于同一进程。您只需为可能已浪费的缓存付费，每3/64秒增加〜5微秒(慢0.1％)很难准确测量。
每个内核都可以并发执行Sort()。多点处理器在很大程度上。但是，它们确实必须共享一个资源，即内存总线。重要的是阵列的大小和RAM芯片的速度。大型阵列不适合处理器缓存，从技术上讲，内存总线可能会由于来自处理器内核的请求而变得饱和。在这种情况下没有帮助的是元素类型，因为只需要一条CPU指令，所以比较两个int值非常快。期望实现x2加速，但是如果您观察到它花费了更长的时间，那么您就会知道RAM是瓶颈。
不见得。多处理器计算机通常具有NUMA架构，从而为每个处理器提供自己的内存总线。它们之间的互连可用于将数据从一条总线传送到另一条总线。但是这样的处理器也有多个核心。操作系统的工作是弄清楚如何有效地使用它们。并且由于线程属于同一进程，因此共享数据，因此强烈建议在同一处理器的内核上调度线程，并避免对互连造成负担。因此，期望它的性能与情况2相同。
这些是粗略的指导原则，您需要实际测量现代机械设计的需求。
关于c# - 我对处理器，内核，线程和并行性的理解正确吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/40559038/