1樓：帥理
應該是cpu時間片輪轉的原因吧，每個程序不能保證自己是最優先順序。cpu的執行順序可能是：「python程式-自己寫的程式-python程式-自己寫的程式.....
」，這樣迴圈執行，極端情況也可能是：「python程式-python程式-python程式-...-自己寫的程式-python程式-python程式-python程式-...
-自己寫的程式.....」 ，這樣迴圈執行。如果是這種情況那麼就會很嚴重的影響你所要執行的程式的速度。
而cpu的佔用率只單純計算其裝載率，和那個程序能夠盡量多的快的搶到cpu的時間片無關。
2樓：馮東
MKL 某些版本在某些平台上就是有 over subscription 的 bug。質量很低的乙個庫，雖然確實有優化的獨門。
3樓：HD Lan
我在一台雙路12核的機器上跑了下題主的程式，效能差不多是沒有干擾67s左右，加乙個死迴圈程序干擾是116s左右。
MKL利用OpenMP做並行，只占用物理核心，不會過多地發射執行緒，HT沒影響。
試了下MKL_NUM_THREADS縮掉乙個核心沒用，該慢還是慢，題主用的機器有20個核，負載均衡影響沒那麼大。
死迴圈不訪存，和cache miss應該沒啥太大的關係。
這個問題和執行緒建立、銷毀的時間有關，for迴圈10000次才跑了30s，也就是說每次函式執行大概只有3ms的時間，這樣的話大部分時間都在建立、銷毀程序、分配任務，而不是計算。有相當一部分時間是單執行緒狀態下的，所以按照核心數算5%的效能損失並不合適。另外，在這種工作狀態下，作業系統需要搞定各種各樣的鎖、同步等等，如果有個死迴圈在那不停地oversubscribe/context switch，就很容易被干擾，效能下降。
為了證明這點，我把題主程式的size擴大了10倍，相當於計算規模擴大100倍。然後迴圈砍到5次，結果如下：
情況1 無干擾 12執行緒
real 0m28.861s
user 5m30.907s
sys 0m0.906s
情況2 有干擾 12執行緒
real 0m39.559s
user 6m20.002s
sys 0m1.165s
情況3 有干擾 11執行緒
real 0m31.802s
user 5m34.870s
sys 0m0.896s
差不多這個意思，懶得反覆測試算平均值了。情況2的39秒到情況3的31秒避免了靜態負載分配不均，效能稍微好點，基本符合預期。
另外。。。題主你new個陣列不delete，傳給計算函式還不初始化，雖然應該沒啥問題但是我很難受啊！
#include "mkl.h"
const int size=10240;
int main()
for(int i=0;i<5;i++)
delete A;
delete B;
delete C;
return 0;}
4樓：李亞韜
我不了解mkl，但是有寫計算框架的經驗。有時候我們會為了榨乾效能而把thread繫結在核心上以減少context switch. 假設mkl看到你有20核，決定每個核心跑5%的工作量，那麼必然有乙個核心會和python搶那5%的資源。。。
計算結束時間由最慢的部分完成的時間決定。
software.intel.com/zh-cn/blogs/2012/03/20/intel-mkl/這個文件裡有設定執行緒數量的方法。你調成18或19試試。
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