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现在大多数 CPU 都支持超线程技术，但是具体这部分技术内容很少能查到资料。。现在能够肯定的是对于多线程并行的程序，超线程技术肯定是能够提高整体性能的（例如 Java ）。。。
疑问就来了。。对于 Python 这种，并不能线程并行，更多的时候是采用多进程的方式来开发服务器端的应用。。那么这个时候超线程技术还有用么。。？
一些我已经试验过的结论： 在公司生产环境机器上， 16 核 32 线程的服务器，做同等的运算量（序列化之类的运算）， 16 个进程所需要消耗的时间是大于开 25 个进程所消耗的时间的。。。但是如果开 32 个进程的话，所消耗的时间反而会大于 16 个进程消耗的时间。。 那么得出的结果是： 25 进程 > 16 进程 > 32 进程 （比较整体吞吐量）
貌似现在是可以直接关闭 Intel CPU 的超线程，这样再测试一下 16 个进程的吞吐量，但是这个操作起来比较麻烦，需要改 BIOS ，而我自己的笔记本貌似 BIOS 并没有提供这种功能。。。不不知道论坛里面有没有同志愿意来做一下类似的测试。。。。
其实问这个问题主要是想知道，在同等硬件环境下，对于 Python 服务端程序，应该启多少个进程是最优的。。。
 | 1 wevsty 2016 年 8 月 1 日 吞吐量的大小得看你程序是怎么实现的，没有绝对的数据。 举个例子，假设程序有机器算上超线程有 8 个逻辑核心，而程序执行的是高负载无间断的运算任务，那么 8 线程（进程）并行就足够吃满 100%CPU 了，开辟更多的线程会降低运算速度，因为系统会花费一些资源调度线程从而使得计算任务的时间片减少。相反如果程序执行大量的 IO 操作，或者需要等待的任务，那么开辟超过 8 个以上的线程将会获得更大的优势。 对 Intel 的超线程技术来说，除非很极端的情况，超线程技术应该是不会降低运行速率的。 可以参考一下网上媒体的数据 http://cpu.zol.com.cn/403/4039036_all.html 如果是大型计算任务，我个人建议是进程或者线程数量物理核心数量*1.2 到 1.5 之间，这个也比较符合楼主实测的结果。 |
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