多处理时序不一致性

Question

我有大约100个流程。每个过程包含10个输入(逻辑表达式)，每个过程的任务是找到求解每个逻辑输入的最快的启发式算法(我有大约5个启发式算法)。

当我单独运行每个进程时，结果与并行运行所有进程时不同(使用pythonp1.py&pythonp2.py &…)。。)。例如，当单独运行进程时，输入1(在p1中)发现第一个启发式算法是最快的方法，但是当并行时，相同的输入发现第五个启发式算法更快！

原因是否是CPU会在并行进程之间切换，并导致时序混乱，从而无法给出每个启发式算法用于解决输入问题的正确时间？

解决办法是什么？减少进程数到一半可以减少错误结果吗？(我在服务器上运行我的程序)

Answer 1

操作系统必须将所有进程安排在数量小得多的CPU上。为了做到这一点，它在每个CPU上运行一个进程，时间很短。之后，操作系统对进程进行调度，让其他进程运行，以便给进程公平的运行时间。因此，每个进程都必须等待CPU上一个正在运行的槽。这些等待时间取决于等待运行的其他进程的数量，而且几乎不可预测。

如果您使用时钟时间进行测量，等待时间将污染您的测量。为了进行更精确的测量，您可以问操作系统进程使用了多少CPU时间。函数时间()就是这样做的。

进程之间的切换需要时间。访问相同资源的多个进程(文件、硬盘、CPU缓存、内存、.)要花时间。对于与CPU绑定的进程，具有比CPU多数量级的运行进程将减慢执行速度。通过启动比CPU数量稍少的进程，您将获得更好的结果。备用CPU仍可用于操作系统或其他一些无关程序所需的工作。