当我在 python 中有 8 个逻辑核心时，将我的程序分成 8 个独立的进程是否是最好的方法（性能方面）？
Is spliting my program into 8 separate processes the best approach (performance wise) when I have 8 logical cores in python?
简介
我重写了我以前的顺序算法之一以并行方式工作（我们谈论的是真正的并行性，而不是并发或线程）。我 运行 一个批处理脚本 运行 我的“工作人员” python 节点，每个节点将执行相同的任务，但偏移量不同（进程之间没有数据共享）。如果它有助于形象化，请想象一个带有 API 端点的虚拟示例，该端点在 [GET] 请求时向我发送一个数字，我必须猜测它是偶数还是奇数，所以我 运行 我的工人。这个例子说明了这一点，因为我不能分享算法，但假设单个进程的例程已经优化到最大值。
重要： 进程在 Windows10 上执行，具有管理员权限和 real_time 优先级
诊断
最佳工作节点进程数是否等于逻辑核心数（即8）？当我使用任务管理器时，我看到我的 CPU 在所有内核上都达到了 100% 的限制，但是当我查看进程时，它们每个占用大约 6%？ 6% * 8 = 48% 这有什么意义？在闲置时（没有进程），我的 CPU 大约占总数的 0-5%。
我尝试使用性能监视器对其进行诊断，但结果更加令人困惑：
推理
我不知道如何配置 Performance Manager 来跨不同的核心跟踪我的进程，所以我使用总 CPU 时间作为 Y 轴。我怎样才能在 8 个进程上至少使用 20%，这意味着 120% 的利用率？
问题一
这没有多大意义，而且数字与任务管理器显示的不同。更糟糕的是，粗体蓝线显示所有内核的总（平均）CPU 性能，当任务管理器说我的所有内核 运行 为 100% 时，这似乎不超过 70% ？我在这里混淆了什么？
问题二
运行ning X 进程，其中 X 是系统上在 real_time 优先级下的逻辑核心数，我能做的最好吗？ （并让 OS 处理调度逻辑）？在条形图中的第二张图片中，我可以看到它做得很好，理想情况下，所有这些条形图的高度都相等，这大致是正确的。
我找到了这个问题的答案并决定 post 而不是删除。我使用 psutil 库手动设置每个工作进程的亲和力并分发它们而不是 OS。我在网络上和调试打印中进行了很多 IO 操作，这导致我的处理器核心无法达到 100% 的最大值（毕竟 windows 不是实时操作系统）
除此之外，由于我在我的笔记本电脑上测试了代码，我遇到了热节流问题，这导致了 %usage 计算的干扰。
简介
我重写了我以前的顺序算法之一以并行方式工作（我们谈论的是真正的并行性，而不是并发或线程）。我 运行 一个批处理脚本 运行 我的“工作人员” python 节点，每个节点将执行相同的任务，但偏移量不同（进程之间没有数据共享）。如果它有助于形象化，请想象一个带有 API 端点的虚拟示例，该端点在 [GET] 请求时向我发送一个数字，我必须猜测它是偶数还是奇数，所以我 运行 我的工人。这个例子说明了这一点，因为我不能分享算法，但假设单个进程的例程已经优化到最大值。
重要： 进程在 Windows10 上执行，具有管理员权限和 real_time 优先级
诊断
最佳工作节点进程数是否等于逻辑核心数（即8）？当我使用任务管理器时，我看到我的 CPU 在所有内核上都达到了 100% 的限制，但是当我查看进程时，它们每个占用大约 6%？ 6% * 8 = 48% 这有什么意义？在闲置时（没有进程），我的 CPU 大约占总数的 0-5%。
我尝试使用性能监视器对其进行诊断，但结果更加令人困惑：
推理 我不知道如何配置 Performance Manager 来跨不同的核心跟踪我的进程，所以我使用总 CPU 时间作为 Y 轴。我怎样才能在 8 个进程上至少使用 20%，这意味着 120% 的利用率？
问题一
这没有多大意义，而且数字与任务管理器显示的不同。更糟糕的是，粗体蓝线显示所有内核的总（平均）CPU 性能，当任务管理器说我的所有内核 运行 为 100% 时，这似乎不超过 70% ？我在这里混淆了什么？
问题二
运行ning X 进程，其中 X 是系统上在 real_time 优先级下的逻辑核心数，我能做的最好吗？ （并让 OS 处理调度逻辑）？在条形图中的第二张图片中，我可以看到它做得很好，理想情况下，所有这些条形图的高度都相等，这大致是正确的。
我找到了这个问题的答案并决定 post 而不是删除。我使用 psutil 库手动设置每个工作进程的亲和力并分发它们而不是 OS。我在网络上和调试打印中进行了很多 IO 操作，这导致我的处理器核心无法达到 100% 的最大值（毕竟 windows 不是实时操作系统）
除此之外，由于我在我的笔记本电脑上测试了代码，我遇到了热节流问题，这导致了 %usage 计算的干扰。