我在共享集群上工作。我见过人们在这个集群上运行并行化的 c 代码，当我用来top查看正在运行的进程时，显示使用了（例如）400% 的 CPU，因为他们为单个实例使用了四个处理器他们的代码。
现在有人正在运行（据我所知）并行化的 Python 代码。然而，Python 代码并没有top显示为使用 400% 的 CPU，而是显示为四个不同的进程，每个进程都使用自己的处理器（100%）。
我想知道，Python（并行化时）是否显示top运行尽可能多的不同进程（与 C 相反），或者该 Python 代码实际上并未并行运行？
我不知道 Stack Exchange 是否是解决这个问题的更好地方。因为我正在使用，所以top我认为这个地方会更好。让我知道是否应该移动它。
答案1
你在 C 中看到的是使用线程，因此进程使用量是其所有线程的总和。如果有 4 个线程，每个线程的 CPU 使用率都是 100%，则该进程将显示为 400%
你在 python 中看到的几乎肯定是通过多进程模型实现的并行性。这是一个旨在克服 Python 线程限制的模型。 Python 一次只能运行一个线程（请参阅 Python 全局解释器锁 - GIL）。为了做得更好，可以使用多进程模块，它最终会创建进程而不是线程，而线程又在 ps 中显示为多个进程，然后每个进程可以使用高达 100% 的 CPU，因为它们都是单进程螺纹。
我敢打赌，如果您运行，ps -afeT您将看到 C 程序的线程，但看不到 python 程序的其他线程。
答案2
参考 Python 实现 CPython 具有全局解释器锁 (GIL)，这会阻止它在以下环境中运行代码：平行线， 仅有的同时。线程仅对 I/O 有用。您需要多个进程才能并行执行。您正在查看的 C 代码很可能使用线程来实现并行性。