Matlabpool Anzahl der threads vs core

Ich habe einen laptop mit Ubuntu auf Intel(R) Core(TM) i5-2410M CPU @ 2.30GHz. Nach Intel website für den oben genannten Prozessor (befindet sich hier), dieser Prozessor hat zwei Kerne und kann 4 threads gleichzeitig parallel (weil, obwohl, es hat 2 physikalische Kerne hat 4 logische Kerne).

Wenn ich starten matlabpool es beginnt mit local Konfiguration und sagt, es ist verbunden mit 2 labs. Ich nehme an, dies bedeutet, dass es ausgeführt werden kann 2 threads parallel. Tut Sie es nicht wissen, dass die CPU überhaupt ausführen kann 4 threads parallel?

  • Wenn glaube, dass meine Antwort die Frage beantwortet, dann klicken Sie bitte auf das Häkchen neben es. Andernfalls, wenn Sie lassen Sie mich in einem Kommentar wissen, was Sie vermissen, dann kann ich versuchen es zu verbessern. Cheers.
  • Fertig! Danke für die Antwort und die Aktualisierung mit dem, was du gelernt aus den Kommentaren.
InformationsquelleAutor abhinavkulkarni | 2013-01-22
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    In meiner Erfahrung, die local Konfiguration matlabpool nutzt standardmäßig die Anzahl der physischen Kerne eine Maschine besitzt, sondern die Anzahl der logischen Kerne. Damit auf Ihrer Maschine matlabpool nur verbindet zwei labs.

    Dies ist jedoch nur eine Einstellung und kann überschrieben werden mit dem folgenden Befehl:

    matlabpool poolsize n

    wo n ist eine Ganzzahl zwischen 1 und 12 für die Anzahl der Labore, die Sie wollen Matlab verwenden.

    Nun kommen wir auf das interessante bit, die ich bin ein bisschen besser ausgestattet, um Antwort vielen Dank für eine schnelle Lektion von @RodyOldenhuis in die Kommentare.

    Hyper-threading impliziert eine bestimmte körperliche Kern können zwei threads ausgeführt werden, durch die es zur gleichen Zeit. Natürlich, Sie können nicht buchstäblich gleichzeitig bearbeitet werden. Die Idee geht eher so: Wenn einer der threads ist ineffizient bei der Zuweisung von Aufgaben auf den Kern, dann der core kann zeigen einige "down-time". Einen zweiten thread nutzen können, dieses "down-Zeit", um arbeiten zu können.

    Meiner Erfahrung, Matlab ist Häufig eine möglichst effiziente Zuteilung der threads auf die Kerne, daher mit einem Matlab-Faden (dh ein Labor) durchzieht, ein Kern kann nur sehr wenig "down-Zeit" und daher gibt es sehr wenig Vorteil von hyper-threading. Mein desktop ist ein core-i7 mit 4 physische Kerne aber 8 logische Kerne. Allerdings merke ich kaum einen Unterschied zwischen dem ausführen eines parfor Schleife mit 4 labs versus 8 labs. In der Tat, 8-labs ist oft langsamer aufgrund der start-up-Kosten im Zusammenhang mit der Initialisierung der extra-labs.

    Natürlich, dies ist wahrscheinlich kompliziert durch andere externe Faktoren, wie das, was andere Programme, die Sie möglicherweise gleichzeitig ausgeführt werden, um Matlab zu.

    In Zusammenfassung, mein Verdacht ist, dass, obwohl Sie dazu zwingen könnte Matlab zu initialisieren 4 labs (oder sogar 12 labs), wirst du nicht viel sehen, ein speed-up von über 2 labs, da Matlab ist in der Regel ziemlich effizient bei der Zuweisung von Aufgaben an den Prozessor.

    • Sie sind noch immer begrenzt durch die Anzahl der physischen Kerne. Hyperthreading ist mehr wie ein effizienter scheduler für multi-threaded-Programme. Änderungen der Leistung hängt stark von der Art des Prozesses, der ausgeführt wird. Für viele algorithmen gibt es eine signifikante Verbesserung (max ~35% oder so), für viele andere wird es keine spürbare Veränderung. In jedem Fall, dass 4 physikalische Kerne immer beats mit 2 körperliche und 2 "fake" lieben.
    • In anderen Worten, wenn ein Algorithmus ist besonders effizient in der Weise, weist es einen thread zu einem physischen Kern, dann gibt es wenig Vorteil von hyper-threading. Aber wenn ein Algorithmus ordnet einen thread in einer Weise, die den Kern trifft "down-time", dann einen zweiten thread zugeordnet den gleichen Kern nehmen könnte, die "down-Zeit", um arbeiten zu können. Ist dies eine angemessene interpretation? ps danke für den Kommentar - wenn meine interpretation gut ist, werde ich aktualisieren die Antwort.
    • Wie ich es verstehe, ja, das ist eine gute interpretation. Es ist mehr, es natürlich, aber für den Kontext dieser Frage, das ist gut. Es gibt mehr Vorteile als Nachteile auf hyperthreading, so ist es in der Regel gut, es zu verlassen. Aber es ist wirklich ein "poor man' s multi-core", also nicht erwarten, dass HT zu schneiden jedem Algorithmus die Laufzeit in der Hälfte 🙂
    • Sehr nützlich, danke Rody!
    InformationsquelleAutor Colin T Bowers
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