他们说 i5 7500T 有 4 个内核（因此，在这种情况下是 4 个线程）。例如，当我使用 Python 计算第 100 万个斐波那契数（仅单线程，每个数字都依赖于其前一个）时，需要 5.5 秒。当我同时启动其中 2 个进程时，它们都需要 6.3 秒，而当我启动 3 个或 4 个进程时，需要的时间甚至更长（每个进程 10 多秒）。
这怎么能称为“多核”呢？当我使用具有多个核心的大型服务器时，n当核心数小于 时，1 到 的处理n都花费相同的时间，并且 各不相同n。
答案1
每个核心单独运行速度都很快，但它们都需要访问共享资源，例如缓存和内存。因此，多核工作会增加您可以完成的工作量，但也可能造成瓶颈。
您的数学计算可能受到内存的严重限制，并且已达到内存带宽的极限。
单核运行需要 5.5 秒，而双核运行需要 6.3 秒，这意味着你完成了两倍的工作仅有的比连续完成这项工作要多花 5.5 秒（总共 11 秒），节省了 0.8 秒。你实际上节省了 4.7 秒真实世界时间（11 - 6.3），同时完成工作而不是一个接一个地完成。
多核并不意味着你可以在相同的时间内完美地完成两倍的工作量，但它确实意味着你可以实现比使用仅有的一个核心。
如果现在使用全部 4 个核心时所有进程需要 10 秒才能完成，那么仍然完成速度比在单核上完成四次工作（需要 22 秒）要快。您用不到两倍的时间完成了四倍的工作。