1樓：
很簡單。假設有一家飯店，原本只有一名廚師。來了100個客人點了1000盆菜，顯然很多人要等很久才能吃上菜。
聘請一位水平高超手腳麻利的廚師，要價很高，而且再麻利也不能5分鐘燒1000盆菜；但是，如果聘請1000名廚師，那麼就有可能可以在5分鐘內燒出1000盆菜。
然而，現在有乙個客人，一日三餐都在這個飯店裡吃，而且每餐只點乙個菜。顯然這1000位廚師對於這位客人來說，沒有啥意義。要加快這位客人的菜的上菜速度，得找手腳麻利的廚子。
又有乙個客人，要的菜十分複雜。普通得廚師都不會做。對於這種情況這1000名廚師也沒啥太大的用場，頂多給大神廚師打個下手，稍微起點兒作用。
世界上有些事情是可以靠鋪量解決的，有些則不能，必須提質才能提速。
2樓：愛你怕怕
不懂你意思。
多核心最麻煩地方當然是散熱啊。
已有解決辦法了。 雲計算，或者分布式計算。
如果你指代單機多核，那麼就是散熱的問題了。
3樓：LoveCandy
目前cpu發展的趨勢就是堆核心，因為硬體瓶頸啊，因為工藝、散熱等原因，主頻實在提不上去了，就只能靠堆核心。
多核排程難在併發，對鎖的粒度把控要求非常高。鎖粒度太粗，容易成為瓶頸，不能充分發揮每個核心的算力；粒度太細，又會增加程式的複雜度，且更容易出現死鎖問題。因為鎖有各種各樣的問題，所以也有人在研究無鎖(Lock free)程式設計，比如boost的strand，思想就是盡量把相關資料放在乙個執行緒裡操作，這樣就能大大減少鎖的數量。
具體我就沒研究過了。
要提公升效能，光靠無腦堆核心肯定是不行的，因為程式的瓶頸不一定在cpu上，io也是非常重要的瓶頸，甚至是比cpu更大的瓶頸。cache命中率，記憶體讀寫速度，磁碟讀寫速度，網路頻寬，都可能成為瓶頸。所以要對症下藥才行。
對於io密集型程式，比如資料庫啥的，你堆一萬個核心也沒用因為大家都在等io。無腦堆核心只對計算密集型程式有效。另外現在還有gpu加速，我理解的這個東西的本質就是把併發計算交給硬體來完成，以提高效率並降低軟體的複雜度。
總之，效能提公升不是簡單的事，先找到瓶頸，再想辦法優化才行
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