🎣 Chạy Song Song 2 Cpu

clip hướng dẫn tạo server domain controler chạy song song với domain hiện có.. Nếu có 01 server lỗi, các user sẽ chứng thực qua server còn lại. 4.7. Phân vùng cho ổ đĩa mới. Bước tiếp theo trong cách lắp song song 2 ổ cứng SSD và HDD là tiến hành phân vùng cho ổ đĩa. Để phân vùng, các bạn quay lại cửa sổ Computer Management rồi click chuột phải vào ổ đĩa mới đã cài đặt nhưng chưa phân vùng. Sau đó chọn New Simple Aug 19, 2020 · Honey Select 2 Libido (BetterRepack R5 Final) (FULL MODS Applebee's® online menus - find your favorite combo, appetizers, salads, steaks, pastas, and desserts for your next lunch or dinner visit or to go meal Free download Honey Select 2 Libido Better Repack - Update R1 Honey Select 2 Cards - Anime Pack ( Full Install ) #hs2 #anime #.. 4zfw. 1 cài 2 hệ điều hành song song có ảnh hưởng gì không vậy anh em? 2 Ý bạn là ảnh hưởng tới gì? Ổ cứng, CPU, RAM... hay sao Theo cá nhân mình thì ko ảnh hưởng gì hết nhé. vì thực tế 2 hệ điều hành như tại 1 thời điểm bạn chỉ có xài 1 cái thôi feel_good 3 Ý bạn là ảnh hưởng tới gì? Ổ cứng, CPU, RAM... hay sao Theo cá nhân mình thì ko ảnh hưởng gì hết nhé. vì thực tế 2 hệ điều hành như tại 1 thời điểm bạn chỉ có xài 1 cái thôi feel_good thấy nó khởi động chậm chậm sao á 4 cài 3 win cũng ko ảnh hưởng gì đâu.feel_good 6 Cài vào thì tốn tài nguyên máy dung lượng ổ cứng, máy chạy chậm hơn 7 Cài vào thì tốn tài nguyên máy dung lượng ổ cứng, máy chạy chậm hơn 1 hacker chia sẻ 8 1 hacker chia sẻ quá khen quá khen facebook8 chỉ là đã từng trải troll1 9 Mình thì thấy mỗi Win đều khởi động chậm hơn tí, tất nhiên là chiếm ổ cứng, RAM và CPU thì mình thấy ko mấy đổi, hiệu năng làm việc ko đổi hoặc giảm ko đáng kể, hi vọng giúp được bạn 10 mình nghĩ là cài song sonh 2 win như thế chắc sẽ ngốn RAM lắm vì phải lưu trữ cái win thứ 2 chứ lấy cái gì mà lưu trữ. Đặc biệt là những máy cấu hình yếu như mình thì sợ nó lếc không nổi huống chi là chạycut P/s sẵn mình hỏi luôn cấu hình của mình RAM 2GB CPU chạy đc ss 2 win k vậy/?sexy_girl 11 mình chỉ thấy cài 2 win song song mà chỉ sài 1 win lâu lâu ms vào win kia thì dễ bị lỗi win lâu lâu mới vào lắm mình bị ùi... 12 Máy mình cài 5 Win đây, chả có gì sợ. 13 mình chỉ thấy cài 2 win song song mà chỉ sài 1 win lâu lâu ms vào win kia thì dễ bị lỗi win lâu lâu mới vào lắm mình bị ùi... ai có thể giúp mình trả lời câu hỏi của mình ở trên đc k? đang hóng quá trời! 14 mình nghĩ là cài song sonh 2 win như thế chắc sẽ ngốn RAM lắm vì phải lưu trữ cái win thứ 2 chứ lấy cái gì mà lưu trữ. Đặc biệt là những máy cấu hình yếu như mình thì sợ nó lếc không nổi huống chi là chạycut P/s sẵn mình hỏi luôn cấu hình của mình RAM 2GB CPU chạy đc ss 2 win k vậy/?sexy_girl ngốn ram là sai. máy bạn chỉ chạy được 1 win thôi chứ đâu chạy được 1 lần 2 win trừ máy ảo ra vì vậy máy chỉ tốn không gian cũng như tài nguyên ổ cứng thôi, win nào chạy thì win kia chỉ ở dạng DATA mà thôi và lưu càng nhiều càng đầy càng chậm thỏa mãn bạn chưa 15 cài được bình thường nhưng - Có thể sẽ khởi động chậm hơn so với 1 Win - Sử dụng cũng có thể chậm lại - Nếu ổ cứng ít dung lượng thì cài vô không đủ dung lượng lưu trữ Cách nào để làm CPU chạy full load ? Khi mang em laptop bị nóng rồi tự tắt đi sửa, các anh kỹ thuật dùng cách vào youtube và tìm video 4k rồi mở fullscreen để xem... Cách này chưa chắc đã làm full CPU, lại yêu cầu phải có mạng internet đủ nhanh. Những options nào khác? 1. Dùng bash while true; do true; done 2. Dùng Python python -c 'while True pass' Hai cách này nghe có vẻ ổn, nhưng chúng chỉ làm full 01 CPU. Trong khi máy bạn có thể có nhiều CPU - ngay cả các Android smartphone của năm 2016 cũng đã có 4 CPU rồi. Lấy số CPU của máy Khái niệm CPU được hiểu theo nghĩa khác nhau trong các hòan cảnh khác nhau. Nếu hiểu theo nghĩa số chương trình chạy đồng thời cùng lúc thực sự - chứ không phải giả đồng thời bằng cách chuyển nhanh qua các chương trình khác nhau chạy mỗi cái 1 tí như cách 1 CPU làm để chạy nhiều chương trình, ta có thể gõ `top` rồi bấm 1. Trên Linux, mọi thứ đều là file , thông tin CPU nằm trong /proc/cpuinfo $ grep 'core id' /proc/cpuinfo core id 0 core id 0 core id 1 core id 1 getconf là câu lệnh đi kèm glibc, chuẩn POSIX tức có trên cả OSX, BSD ... $ getconf -a grep processor -i _NPROCESSORS_CONF 4 _NPROCESSORS_ONLN 4 $ getconf _NPROCESSORS_ONLN 4 Ở đây có tất cả 4 processor CPU. Với 2 core, mỗi core 2 processor -> 2 x 2 = 4 $ sysctl -a grep cpu ... cũng sẽ hiện thông tin lần lượt cho các CPU0 1 2 3 Trên Linux, lệnh lscpu sẽ cho thông tin chi tiết $ lscpu Architecture x86_64 CPU op-modes 32-bit, 64-bit Byte Order Little Endian CPUs 4 On-line CPUs list 0-3 Threads per core 2 Cores per socket 2 Sockets 1 NUMA nodes 1 Vendor ID GenuineIntel CPU family 6 Model 69 Model name IntelR CoreTM i5-4200U CPU Với 1 socket, với 2 core, mỗi core có 2 thread, => 1 x 2 x 2 = 4 CPUs = Threads per core X cores per socket X sockets Vậy cách làm đúng ở đây là mở 4 cửa sổ và chạy theo cách python hoặc cách bash nói trên. Với máy tính có 128 CPU thì chúc bạn vui vẻ nhé! Chạy lệnh song song với xargs xargs là câu lệnh giải quyết bài tóan chạy song song các câu lệnh ở đây. Đầu tiên lấy số CPU online khái niệm offline xuất hiện trên máy tính có nhiều khe cắm CPU - các máy server $ getconf _NPROCESSORS_ONLN 4 Tạo ra dãy số từ 1 đến 4 với lệnh seq $ seq $getconf _NPROCESSORS_ONLN 1 2 3 4 Biến 4 dòng này thành 4 đầu vào cho chương trình, mỗi chương trình có nhiệm vụ chạy full CPU seq $getconf _NPROCESSORS_ONLN xargs -n1 -P$getconf _NPROCESSORS_ONLN yes > /dev/null yes là câu lệnh in ra màn hình liên tục dòng chữ `y`, nó có tác dụng như 1 vòng lặp vô hạn. export CPUS=$getconf _NPROCESSORS_ONLN; seq $CPUS xargs -n1 -P $CPUS python -c 'while True pass' Sử dụng chương trình `psensor`, nhiệt độ của các Core được hiển thị trên biểu đồ, tăng từ ~45 nhiệt độ bình thường lên 69, 70 độ C nóng. Các thiết bị làm mát phải vào cuộc, đảm bảo nhiệt độ không cao hơn, nếu không sẽ xảy ra cháy thiết bị - sau một vài phút ta có thể bắt đầu nghe thấy tiếng quạt CPU kêu khi nó bắt đầu hoạt động. Nếu quạt hỏng không quay, nhiệt độ sẽ tăng cao và hệ điều hành thường sẽ tắt thiết bị để đảm bảo không có cháy nổ. Các option của lệnh xargs - n 1 số argument gửi tới mỗi chương trình, ở đây là 1 - P số process tối đa được chạy đồng thời - ở đây set bằng số CPU online = 4 python -c 'while True pass' - câu lệnh được chạy, như thấy ở hình top, các chương trình này lần lượt nhận đầu vào là 1 2 3 4. 4 chương trình sau sẽ được chạy song song python -c 'while True pass' 1 python -c 'while True pass' 2 python -c 'while True pass' 3 python -c 'while True pass' 4 Với máy có lệnh `nproc`, có thể dùng lệnh này seq $nproc xargs -n1 -P $nproc python -c 'while True pass' $ whatis nproc nproc 1 - print the number of processing units available $ dpkg -S `which nproc` coreutils /usr/bin/nproc Tham khảo - CPU count Hết. HVN at and 19/06/2021 Lập trình đa luồng luôn bị coi là một chủ đề phức tạp và đáng sợ. Tuy nhiên, rất khó né tránh chủ đề này khi app của chúng ta càng ngày càng thực hiện nhiều tác vụ mà vẫn phải đảm bảo trải nghiệm người dùng. Trong series này mình sẽ cùng các bạn khám phá mọi góc cạnh của đa luồng và biến nó trở thành công cụ đắc lực. Với bất kỳ kiến thức nào, nền tảng luôn là thứ quan trọng nhất. Vậy nên, mình sẽ dành phần đầu series để nói về cách thức hoạt động của CPU và hệ điều hành. Kiến thức này sẽ giúp ta hiểu rõ hơn về bản chất của lập trình đa luồng trong iOS CPU & Core CPU là bộ não của một thiết bị điện tử. Nó nhận lệnh từ hệ điều hành và biến chúng thành các tính toán cần thiết. CPU được cấu thành bởi một hoặc nhiều Core với chức năng thực hiện các tính toán trên. Chip M1 của Apple sở hữu CPU với 8 Core Mỗi Core chỉ có thể làm duy nhất một tác vụ một lúc. Hiểu một cách đơn giản, nếu CPU là bộ não, thì Core như cánh tay của nó. Mỗi tay chỉ làm một việc tại một thời điểm như cầm sách, quẹt điện thoại, hay di chuột. Theo logic trên, ta có thể suy ra số Core tỉ lệ thuận với số tác vụ được thực thi song song. Process & Thread CPU và Core là phần cứng, và hệ điều hành là phần mềm giúp ta giao tiếp với chúng. Trong iOS, một chương trình khi chạy được tạo nên bởi một process tương ứng. Process có nhiệm vụ cung cấp các tài nguyên, tập lệnh, và vùng nhớ cần thiết cho hoạt động của chương trình đó. Các process khác nhau chạy tách biệt và không dùng chung bất cứ dữ liệu nào. Gmail và Safari là 2 process độc lập Process sở hữu một hoặc nhiều luồng. Luồng, hay còn gọi là thread, là hàng chờ của các lệnh. Mỗi khi bạn gọi function như reloadData, hay tạo biến như let language = "swift", chúng sẽ biến thành chỉ dẫn cho CPU dưới dạng nhị phân và được đặt vào thread. Các thread sẽ chuyển những chỉ dẫn đó tới CPU và sau đó CPU sẽ sử dụng Core để thực thi và thay đổi trạng thái của process. Quay lại phép ẩn dụ ở phần trước, bạn hãy hình dung bộ não đang tung hứng nhiều quả bóng với 2 cánh tay, mỗi cánh tay chỉ có thể cầm một quả bóng và ngay sau đó phải đổi sang quả bóng khác. Những quả bóng ở đây chính là thread, và hành động tung hứng cũng giống việc CPU điều khiển các Core thực hiện chỉ dẫn trong thread đó. Một Core chỉ làm việc với một thread một lúc và chỉ xử lý một chỉ dẫn trong thread đó tại bất cứ thời điểm nào. Nguồn GIPHY Điều gì sẽ xảy ra khi số tay được tăng từ 2 lên 4? Nếu câu trả lời của bạn là bộ não giờ đây có thể cầm tối đa 4 quả bóng cùng lúc thì bạn đã hiểu chính xác rồi đấy. Nguồn GIPHY sorry, đây gif hợp lý nhất mình có thể tìm được Số thread trong một process không cố định. Process có thể huỷ hoặc sinh ra thread mới khi cần thiết. Các thread trong cùng một process chia sẻ vùng nhớ và dữ liệu với nhau. Dữ liệu ở đây có thể kể đến như object, function, con trỏ địa chỉ vùng nhớ, hoặc bất kì biến nào được tạo ra. Các thread khác nhau sở hữu độ ưu tiên khác nhau. CPU chạy thread dựa theo độ ưu tiên giảm dần. Mỗi process sở hữu một tập thread riêng. Các thread trong một process hoạt động trên cùng một vùng nhớ Trong iOS, ta không làm việc với process mà chỉ có thể tương tác với thread qua class Thread. Tuy nhiên, Thread là một API bậc thấp và yêu cầu người code phải xử lý rất nhiều chi tiết phức tạp. trường hợp, bạn nên tránh sử dụng nó trực tiếp. Hãy ưu tiên các API bậc cao như Grand Central Dispatch GCD hoặc Operation. Nếu bạn thấy GCD là một thuật ngữ xa lạ thì đừng sợ, thực ra đây là một API rất thân thuộc với chúng ta. Chắc hẳn bạn đã từng dùng rồi chứ 😉 Về bản chất, khi app khởi tạo, iOS sẽ cung cấp cho nó một thread chính, gọi là main thread. Code bạn viết ra mặc định chạy trên thread này. Đây cũng là thread bắt buộc phải dùng để gọi code liên quan tới UI. Bạn có thể truy cập main thread qua override func viewDidLoad { //code mặc định chạy trên main thread = self = self callAPI } func callAPI { //vẫn đang ở trên main thread let url = URLstring "domain"! url { data, res, err in //... //hiện đang không ở main thread //... { //quay lại main thread để cập nhật UI } } } Khi bạn gọi hoặc thì các dòng lệnh ở giữa 2 dấu { } sẽ được chạy trên main thread. Ta gọi chung những dòng lệnh đó là task. Từ giờ khi dùng thread là mình muốn ám chỉ thread của process, còn Thread để biểu thị class Thread trong swift Đa luồng - Multithreading Trang bị những kiến thức trên, chúng ta đã sẵn sàng tìm hiểu đa luồng và chi tiết cách CPU cùng các Core hoạt động với nó. Multithreading là gì? Multithreading là khả năng xử lý nhiều thread cùng lúc của CPU. Khi có nhiều task khác nhau, CPU có thể làm việc với chúng đồng thời - concurrent hoặc song song - parallel. Giả sử tồn tại task A với thời gian chạy 1 phút, và task B với thời gian chạy 2 phút. Hai task A, B chạy parallel nếu CPU xử lí chúng cùng thời điểm. Tổng thời gian cần để hoàn thành 2 task sẽ là thời gian chạy của task lâu nhất, tức maxA, B = 2 phút Hai task A, B chạy đồng thời nếu CPU xử lí chúng parallel hoặc chạy một phần của task A rồi đổi sang task B và cứ thể lặp lại cho đến khi 2 task hoàn thành. Tổng thời gian chạy có thể là maxA, B = 2 phút nếu chúng thực sự chạy parallel, hoặc A + B = 3 phút nếu CPU phải đổi giữa các task. 2-Core CPU có thể chạy 2 task A và B song song trong khi 1-Core CPU phải thay đổi liên tục giữa các task Nhắc lại kiến thức phần trước, Core là nơi thực hiện các task và mỗi Core chỉ chạy 1 task tại một thời điểm. Chính vì lí do này, 1-Core CPU chỉ có thể thực thi một task một lúc, và càng nhiều Core thì CPU càng thực hiện được nhiều task. Từ đây ta có thể hiểu concurrent là làm nhiều task cùng lúc. CPU không cần đợi task A hoàn thành để bắt đầu task B. Nó đạt được điều này bằng cách chạy các task đồng thời trên nhiều Core khác nhau, hoặc liên tục chuyển giữa chúng tại 1 Core. Parallel là trường hợp đặc biệt của concurrent, khi các task thực sự được cùng xử lý tại một thời điểm. Số task tối đa có thể chạy parallel chính bằng số Core của CPU. Về mặt hiệu năng, xử lý parallel giúp giảm thời gian hoàn thành task trong khi đối với concurrent thì điều này không được đảm bảo. Một điều cần lưu ý nữa là việc đổi giữa các task của các thread khác nhau không miễn phí. Khoảng xám giữa các lần đổi task là thời gian chuẩn bị cho task mới của CPU Để đổi task, hệ điều hành phải lưu trạng thái hiện giờ của CPU, xác định task mới, thiết lập trạng thái cho task mới, load các thông tin cần thiết vào bộ nhớ và cache, load các lệnh chưa chạy hoặc đang chạy dở, và cuối cùng mới có thể thực thi task đó. Chính vì lí do này, multithread phải được dùng một cách rất cẩn trọng và có suy nghĩ. Việc lạm dụng multithread sẽ phản tác dụng và làm chậm app của bạn thay vì tăng tốc cho nó. Tại sao cần multithreading Những năm 90, máy tính phổ thông chỉ có một Core duy nhất. Điều này có nghĩa nếu không có multithreading, bạn sẽ không thể vừa nghe nhạc vừa duyệt web, hoặc không thể vừa down phim vừa làm luận án. Rất may là điều đó không phải sự thật. CPU có tốc độ xử lý hàng nghìn triệu phép tính một giây, kết hợp với multithreading, 1-Core CPU cho chúng ta ảo giác rằng ta có thể cùng lúc thao tác nhiều việc dù thực chất nó chỉ đang luân phiên xử lý các tác vụ. Ngày nay, kể cả khi máy tính sở hữu nhiều Core hơn, việc multithreading bằng cách đổi task vẫn rất phổ biến. Lý do đơn giản bởi vì luôn có hàng trăm process khác nhau chạy ngầm trong máy tính của bạn. Trong thực tế, rất khó để biết chắc chắn được khi nào các tác vụ được chạy parallel hoặc concurrent vì điều này hoàn toàn phụ thuộc vào số Core, cơ chế hoạt động của từng CPU, và hệ điều hành. iOS không cho bạn lựa chọn giữa parallel và concurrent. Bạn chỉ có thể chuyển task cho thread và hệ thống sẽ thực thi chúng tuỳ theo hoàn cảnh. Vậy nên từ giờ trở đi, mình sẽ dùng thuật ngữ concurrency danh từ của concurrent để nói chung cho cả parallel và concurrent. Race condition Multithreading không chỉ có màu hồng. Nếu bạn đã từng phải debug những lỗi khó tái hiện, hoặc lỗi thi thoảng mới gặp thì rất nhiều khả năng chúng liên quan đến concurrency. Ở phần này bài viết, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu một vấn đề kinh điển khi code đa luồng. Thread trong một process hoạt động trên cùng một vùng nhớ và chia sẻ hầu hết tài nguyên của process. Nếu tại một thời điểm, hai hoặc nhiều thread cùng truy cập và thay đổi một địa chỉ nhớ thì thứ tự truy cập của chúng sẽ ảnh hưởng đến kết quả bạn nhận được. Nói một cách khác, kết quả của tác vụ trở nên không thể đoán định và phụ thuộc vào trình tự chạy của các thread. Hiện tượng này được gọi là race condition. Hình dung bạn và một người lạ đang ở rạp phim và cùng có ý định mua vé xem Avengers. Điều gì sẽ xảy ra nếu 2 nhân viên quầy vé cùng nhấn nút một lúc? Có thể người mua được là bạn hoặc cũng có thể là người lạ kia. Nếu viễn cảnh đấy lặp lại 100 lần, không gì đảm bảo 100 lần đó kết quả đều như nhau. Trong thực tế, việc kết quả của các lệnh phụ thuộc vào sự kết hợp đan xen ngẫu nhiên của các thread gây ra rất nhiều rắc rối class UnsafeDataSource { private var model [Int] = [1, 2, 3] func removeAll { } func printFirstItem { if ! { printmodel[0] } } } Giả sử có hai thread A, B cùng đọc và thay đổi giá trị của UnsafeDataSource, thread A gọi function removeAll để xoá hết item trong model, còn thread B in item đầu tiên sau khi kiểm tra model không rỗng. Trong trường hợp A chạy xong hoàn toàn rồi mới đến B, không có gì được in ra. Nếu B chạy trước A, model[0] sẽ được in trước khi A xoá item trong model. Tuy nhiên, do trình tự thực thi của các thread không thể đoán định, hoàn toàn có khả năng B vừa check isEmpty xong thì CPU đổi sang thread A và chạy lệnh removeAll. Lúc này sẽ xảy ra crash khi CPU quay lại thread B để chạy lệnh printmodel[0] vì mặc dù B đã check isEmpty là false, điều này không còn đúng tại thời điểm model[0] thực thi vì toàn bộ item đã bị xoá Race condition khi nhiều thread cùng làm việc với UnsafeDataSource Một trường hợp hay gặp gây ra bởi race condition là Fatal error Index out of range ở hàm cellForRowat indexPath khi Nguyên nhân là do trạng thái của UITableView không đồng nhất với model do hàm reloadData và cellForRow truy cập model ở trên main thread nhưng trong lúc đó model lại bị thay đổi ở một thread khác. Class và struct bạn tạo ra mặc định không an toàn để sử dụng đa luồng. Nếu biến và các thuộc tính của chúng có thể bị thay đổi bởi bất kì thread nào thì race condition chắc chắn sẽ xảy ra. Code chạy đúng 1000 lần không có nghĩa bạn sẽ an toàn ở lần thứ 1001. Value type trong swift không phải lúc nào cũng an toàn để sử dụng đa luồng Tổng kết Chúng ta đã cùng nhau hiểu rõ hơn về cách hoạt động của CPU, Core, cũng như cách chúng kết hợp với iOS để chạy code của ứng dụng. Ta cũng biết thêm về một vấn đề nổi cộm trong multithreading là race condition. Ở những bài tiếp theo, mình sẽ nói kĩ hơn về cách sử dụng các API đa luồng trong iOS như DispatchQueue, Operation, và NSLock. Trong quá trình đó, bạn cũng sẽ được giới thiệu về các vấn đề của chúng như deadlock và priority inversion. Hẹn gặp lại ở bài viết tới ;

chạy song song 2 cpu