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例如，在具有2个四核处理器的双套接字系统中，线程调度器是否尝试在同一处理器中保持线程来自同一进程？由于在进程中的线程具有大量共享内存访问的情况下，在不同处理器中交织不同进程的线程会降低性能。

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我有一个2个问题：（我）假设线程X在CPU运行Y.是否可以使用系统调用migrate_pages - 甚至更好move_pages（或他们的libnuma包装） - 将与X相关的页面移动到Y所连接的节点？这个问题棱，因为这两个系统调用的第一个参数是PID（我需要每个线程的方法对于一些研发我做）（二）积极回答为（I）的情况下，我怎么能得到一些线程使用的所有页面？我的目标是，移动包含数组M []

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Python多处理。与许多进程池

我想创建许多并行进程来利用32核心机器，但是当我看着顶部屏幕时，它只显示5个Python进程。这是我的代码： max_processes = min(len(corpus_paths), cpu_count()*2) __log.debug("Max processes being used: " + str(max_processes)) pool = Pool(max_processes)

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对于大型多核机器上的数据密集型任务，多线程性能的影响是什么？

我正在阅读关于大型多核机器上多线程性能问题的文章： http://www.reddit.com/r/Python/comments/1mn12l/what_you_do_not_like_in_python/ccbc5h8 该文章的作者声称，在大规模多核系统中，多线程应用程序对多处理器应用程序具有更大的性能影响。 AFIAK多线程是便宜然后多现在（无论是在系统管理和上下文切换方面）。为简单起见，

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多线程降低NUMA上的套接字吞吐量

我使用Red Had Linux在16核心NUMA机器上对Java程序进行了基准测试。我测量了Java DatagramSocket（对于UDP）的吞吐量，以每秒能够接收和发送的数据包数量（64字节大小）为单位。该程序由一个套接字和n个在套接字上监听的线程组成。当一个数据包到达时，他们会将有效载荷复制到一个byte []数组中，并使用该数组创建一个新的DatagramPacket，并将其直接发送回

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如果我的应用程序不是NUMA-Aware

，我应该禁用NUMA运行Windows Server 2008 R2 SP1。我正在运行的应用程序不是在考虑NUMA的情况下设计的。在我的双路系统上禁用NUMA会更好吗？我的猜测是肯定的，但我想证实。我的服务器是Westmere双路系统。

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在窗口中移动或指定线程堆栈空间

我正在NUMA计算机中进行并行编程（我还没有计算机，计划很快到达）。我在每个NUMA节点上都有一个工作线程池（处理器关联集合）和一个在池/节点之间均匀分布工作的平衡器。这是为了确保所有的内存分配都在本地内存上。这一切都很好，很棒。启动期间，池工作线程从主线程创建，他们必须先做一些初始化设置，然后才能设置自己的亲和性（第三方库的要求，我无能为力）。我担心会有隐藏的性能损失，因为工作线程的堆栈帧

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将任务分配给Cilk中的线程并将线程分配给NUMA节点

例如，有三个线程。线程1分配的任务1，2，和3。线程2被分配的任务4，5，和6 线程3被分配的任务7，图8和9 任务大小不统一。分配给线程的任务具有非常相似的工作集，因此当所有这三个任务都由同一个线程执行时，缓存将被有效地使用。我还应该注意到这些任务将在具有四个节点的NUMA系统上运行。四个线程中的每一个都必须分配给系统的一个节点。我的问题是关于负载平衡。例如，如果线程1在其他任务和任务9未

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给定一个Linux内核模块中的页面指针，如何获取它被分配的NUMA节点ID？

我正在检查点/重新启动Linux内核模块。其中，一个进程向这个模块发送一个请求给自己的检查点。在这个过程中，有关过程的信息存储在一个文件中，该文件稍后用于重新启动过程。现在，当这个模块存储与在一个文件中（过程）页面的信息，我们也想知道哪个NUMA节点此页面被分配你可以建议将得到最好的办法数据（页面到NUMA节点映射）。由于我在内核空间，我想使用Linux内核函数本身来获取这些信息。我试过使用

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对JVM的NUMA认识

我的问题涉及JVM应用程序可以利用主机的NUMA布局的程度。我有一个Akka应用程序，其中参与者通过将传入数据与已加载到不可变（Scala）对象的“通用”数据进行组合来并发处理请求。该应用可以在云中很好地扩展，使用许多双核虚拟机，但在单个64核心机器上执行效果不佳。我认为这是因为公共数据对象驻留在一个NUMA单元中，并且从其他单元并发访问的许多线程对于互连而言太多。如果我运行64个单独的JVM