ऐसा लगता है कि जीएनयू में नौकरियों की संख्या को कोर की संख्या के बराबर माना जाता है, या यदि आप एक अतिरिक्त नौकरी को जोड़कर अनुकूलन कर सकते हैं, जिसे दूसरों के "काम" के दौरान कतारबद्ध किया जा सकता है। ।
यह बेहतर उपयोग करने के लिए है -j4या -j5एक क्वाड-कोर सिस्टम पर?
क्या आपने किसी बेंचमार्किंग को देखा (या किया है) जो एक या दूसरे का समर्थन करता है?
जवाबों:
मैं कहूंगा कि सबसे अच्छी बात यह है कि यह अपने आप को आपके विशेष वातावरण और कार्यभार पर बेंचमार्क करें। लगता है कि एक आकार-फिट-सभी जवाब के लिए बहुत सारे चर (आकार / स्रोत फ़ाइलों की संख्या, उपलब्ध मेमोरी, डिस्क कैशिंग, चाहे आपके स्रोत निर्देशिका और सिस्टम हेडर अलग-अलग डिस्क पर स्थित हैं, आदि) हैं।
मेरा व्यक्तिगत अनुभव (2-कोर मैकबुक प्रो पर) है कि -j2 -j1 की तुलना में काफी तेज है, लेकिन उससे परे (-j3, -j4 आदि) कोई औसत दर्जे का स्पीडअप नहीं है। तो मेरे पर्यावरण के लिए "नौकरियों == कोर की संख्या" एक अच्छा जवाब लगता है। (YMMV)
मैंने अपने 4-कोर पर अपने होम प्रोजेक्ट को हाइपरथ्रेडिंग लैपटॉप के साथ चलाया है और परिणाम दर्ज किए हैं। यह एक काफी संकलक-भारी परियोजना है लेकिन इसमें अंत में 17.7 सेकंड की एक इकाई परीक्षण शामिल है। संकलन बहुत IO गहन नहीं हैं; बहुत स्मृति उपलब्ध है और नहीं तो बाकी एक तेज SSD पर है।
1 job real 2m27.929s user 2m11.352s sys 0m11.964s
2 jobs real 1m22.901s user 2m13.800s sys 0m9.532s
3 jobs real 1m6.434s user 2m29.024s sys 0m10.532s
4 jobs real 0m59.847s user 2m50.336s sys 0m12.656s
5 jobs real 0m58.657s user 3m24.384s sys 0m14.112s
6 jobs real 0m57.100s user 3m51.776s sys 0m16.128s
7 jobs real 0m56.304s user 4m15.500s sys 0m16.992s
8 jobs real 0m53.513s user 4m38.456s sys 0m17.724s
9 jobs real 0m53.371s user 4m37.344s sys 0m17.676s
10 jobs real 0m53.350s user 4m37.384s sys 0m17.752s
11 jobs real 0m53.834s user 4m43.644s sys 0m18.568s
12 jobs real 0m52.187s user 4m32.400s sys 0m17.476s
13 jobs real 0m53.834s user 4m40.900s sys 0m17.660s
14 jobs real 0m53.901s user 4m37.076s sys 0m17.408s
15 jobs real 0m55.975s user 4m43.588s sys 0m18.504s
16 jobs real 0m53.764s user 4m40.856s sys 0m18.244s
inf jobs real 0m51.812s user 4m21.200s sys 0m16.812s
मूल परिणाम:
मेरा अनुमान अभी: यदि आप अपने कंप्यूटर पर कुछ और करते हैं, तो कोर गिनती का उपयोग करें। यदि आप नहीं करते हैं, तो थ्रेड काउंट का उपयोग करें। यह अधिक होने से कोई लाभ नहीं दिखता है। कुछ बिंदु पर वे स्मृति सीमित हो जाएंगे और इसके कारण पतन हो जाएगा, जिससे संकलन बहुत धीमा हो जाएगा। "Inf" लाइन को बहुत बाद की तारीख में जोड़ा गया था, जिससे मुझे यह संदेह हुआ कि 8 वीं नौकरी के लिए कुछ थर्मल थ्रॉटलिंग थी। इससे पता चलता है कि इस परियोजना के आकार के लिए प्रभाव में कोई मेमोरी या थ्रूपुट सीमा नहीं है। यह एक छोटा प्रोजेक्ट है, हालांकि इसमें 8GB मेमोरी दी गई है।
मैं, व्यक्तिगत रूप से, उपयोग करता हूं make -j nजहां n "कोर की संख्या" + 1 है।
मैं, हालांकि, वैज्ञानिक स्पष्टीकरण नहीं दे सकता: मैंने बहुत से लोगों को एक ही सेटिंग्स का उपयोग करते हुए देखा है और उन्होंने मुझे अभी तक बहुत अच्छे परिणाम दिए हैं।
वैसे भी, आपको सावधान रहना होगा क्योंकि कुछ मेक-चेन केवल --jobsविकल्प के अनुकूल नहीं हैं , और अप्रत्याशित परिणाम पैदा कर सकते हैं। यदि आप अजीब निर्भरता त्रुटियों का सामना कर रहे हैं, तो makeबिना प्रयास करें --jobs।
अंततः, आपको अपने निर्माण के लिए उपयोग करने के लिए सबसे अच्छी संख्या निर्धारित करने के लिए कुछ बेंचमार्क करने होंगे, लेकिन याद रखें कि सीपीयू एकमात्र संसाधन नहीं है जो मायने रखता है!
यदि आपको एक ऐसा निर्माण मिला है जो डिस्क पर बहुत अधिक निर्भर करता है, उदाहरण के लिए, तो मल्टीकोर सिस्टम पर बहुत सारी नौकरियों को पैदा करना वास्तव में धीमा हो सकता है , क्योंकि डिस्क को सभी को सेवा देने के लिए डिस्क सिर को आगे और पीछे ले जाने के लिए अतिरिक्त काम करना होगा। विभिन्न कार्य (बहुत सारे कारकों के आधार पर, जैसे कि डिस्क डिस्क को कैश कितनी अच्छी तरह से संभालता है, डिस्क द्वारा मूल कमांड कतार समर्थन, आदि)।
और फिर आपको "वास्तविक" कोर बनाम हाइपर-थ्रेडिंग मिला है। प्रत्येक हाइपर-थ्रेड के लिए जॉब स्पॉइंग से आपको लाभ हो सकता है या नहीं भी। फिर, आपको यह पता लगाने के लिए बेंचमार्क करना होगा।
मैं यह नहीं कह सकता कि मैंने विशेष रूप से #cores + 1 की कोशिश की है , लेकिन हमारे सिस्टम पर (Intel i7 940, 4 हाइपरथ्रेडेड कोर, बहुत सारे RAM, और VelociRaptor ड्राइव) और हमारे बिल्ड (बड़े पैमाने पर C ++ बिल्ड जो वैकल्पिक CPU और I हैं / O बाध्य) -j4 और -j8 के बीच बहुत कम अंतर है। (यह शायद 15% बेहतर है ... लेकिन कहीं भी दो बार के रूप में अच्छा नहीं है।)
यदि मैं दोपहर के भोजन के लिए दूर जा रहा हूं, तो मैं -j8 का उपयोग करूंगा, लेकिन यदि मैं अपने सिस्टम का उपयोग किसी अन्य चीज के लिए करना चाहता हूं, तो इसका निर्माण कम संख्या में होगा। :)
-j 8
मैं सिर्फ एक फॉक्सकॉन एम / बी और 4 जीबी जी-स्किल मेमोरी के साथ एथलॉन II एक्स 2 रीजर खरीद पाया।
मैंने अपना 'कैट / प्रॉप / क्युपिनफो' और 'फ्री' इस के अंत में डाला ताकि दूसरे लोग मेरी ऐनक देख सकें। यह 4GB रैम के साथ डुअल कोर Athlon II x2 है।
uname -a on default slackware 14.0 kernel is 3.2.45.
मैंने अगला चरण कर्नेल स्रोत (linux-3.2.46) / संग्रह 4 में डाउनलोड किया;
इसे निकाला ( tar -xjvf linux-3.2.46.tar.bz2);
निर्देशिका में cd'd ( cd linux-3.2.46);
और डिफ़ॉल्ट कर्नेल के विन्यास को कॉपी किया ( cp /usr/src/linux/.config .);
make oldconfig3.2.46 कर्नेल विन्यास तैयार करने के लिए उपयोग किया जाता है;
तब -jX के विभिन्न आवृत्तियों के साथ भाग गया।
मैंने टाइम कमांड, जैसे, 'टाइम मेक -j2' के बाद मेक-अप जारी करके प्रत्येक रन की टाइमिंग का परीक्षण किया। प्रत्येक रन I के बीच linux-3.2.46 ट्री को 'rm -rf' किया और इसे रीक्रिएट किया, डिफ़ॉल्ट /usr/src/linux/.config को डायरेक्टरी में कॉपी किया, ओल्डकंफिग बनाया और फिर 'मेक-जेएक्स' टेस्ट दोबारा किया। ।
सादा "बनाओ":
real 51m47.510s
user 47m52.228s
sys 3m44.985s
bob@Moses:/archive4/linux-3.2.46$
ऊपर के रूप में, लेकिन मेक -j2 के साथ
real 27m3.194s
user 48m5.135s
sys 3m39.431s
bob@Moses:/archive4/linux-3.2.46$
ऊपर के रूप में लेकिन मेक -j3 के साथ
real 27m30.203s
user 48m43.821s
sys 3m42.309s
bob@Moses:/archive4/linux-3.2.46$
जैसा कि ऊपर लेकिन मेक -j4 के साथ
real 27m32.023s
user 49m18.328s
sys 3m43.765s
bob@Moses:/archive4/linux-3.2.46$
जैसा कि ऊपर है, लेकिन मेक -j8 के साथ
real 28m28.112s
user 50m34.445s
sys 3m49.877s
bob@Moses:/archive4/linux-3.2.46$
'बिल्ली / खरीद / cpuinfo' पैदावार:
bob@Moses:/archive4$ cat /proc/cpuinfo
processor : 0
vendor_id : AuthenticAMD
cpu family : 16
model : 6
model name : AMD Athlon(tm) II X2 270 Processor
stepping : 3
microcode : 0x10000c8
cpu MHz : 3399.957
cache size : 1024 KB
physical id : 0
siblings : 2
core id : 0
cpu cores : 2
apicid : 0
initial apicid : 0
fdiv_bug : no
hlt_bug : no
f00f_bug : no
coma_bug : no
fpu : yes
fpu_exception : yes
cpuid level : 5
wp : yes
flags : fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmo
v pat pse36 clflush mmx fxsr sse sse2 ht syscall nx mmxext fxsr_opt pdpe1gb rd
tscp lm 3dnowext 3dnow constant_tsc nonstop_tsc extd_apicid pni monitor cx16 p
opcnt lahf_lm cmp_legacy svm extapic cr8_legacy abm sse4a misalignsse 3dnowpre
fetch osvw ibs skinit wdt npt lbrv svm_lock nrip_save
bogomips : 6799.91
clflush size : 64
cache_alignment : 64
address sizes : 48 bits physical, 48 bits virtual
power management: ts ttp tm stc 100mhzsteps hwpstate
processor : 1
vendor_id : AuthenticAMD
cpu family : 16
model : 6
model name : AMD Athlon(tm) II X2 270 Processor
stepping : 3
microcode : 0x10000c8
cpu MHz : 3399.957
cache size : 1024 KB
physical id : 0
siblings : 2
core id : 1
cpu cores : 2
apicid : 1
initial apicid : 1
fdiv_bug : no
hlt_bug : no
f00f_bug : no
coma_bug : no
fpu : yes
fpu_exception : yes
cpuid level : 5
wp : yes
flags : fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmo
v pat pse36 clflush mmx fxsr sse sse2 ht syscall nx mmxext fxsr_opt pdpe1gb rd
tscp lm 3dnowext 3dnow constant_tsc nonstop_tsc extd_apicid pni monitor cx16 p
opcnt lahf_lm cmp_legacy svm extapic cr8_legacy abm sse4a misalignsse 3dnowpre
fetch osvw ibs skinit wdt npt lbrv svm_lock nrip_save
bogomips : 6799.94
clflush size : 64
cache_alignment : 64
address sizes : 48 bits physical, 48 bits virtual
power management: ts ttp tm stc 100mhzsteps hwpstate
'मुक्त' पैदावार:
bob@Moses:/archive4$ free
total used free shared buffers cached
Mem: 3991304 3834564 156740 0 519220 2515308
make -jउस प्रणाली पर क्या करता है? बनाओ लोड की जाँच करने और लोड के आधार पर प्रक्रियाओं की संख्या को मापने के लिए माना जाता है।
make -jनौकरियों की संख्या को सीमित नहीं करता है। यह आमतौर पर एक मध्यम या बड़े आकार की परियोजना पर विनाशकारी होता है क्योंकि रैम द्वारा समर्थित होने की तुलना में जल्दी से अधिक नौकरियों को कांटा जाता है। लोड द्वारा प्रतिबंधित करने के लिए आपको जिस विकल्प की आवश्यकता होती है -l [load], वह है-j
दोनों गलत नहीं हैं। स्वयं के साथ और सॉफ़्टवेयर के लेखक के साथ आप शांति के लिए हैं (विभिन्न बहु-थ्रेड / एकल-थ्रेड प्रतिबंध सॉफ़्टवेयर स्तर पर ही लागू होते हैं), मेरा सुझाव है कि आप उपयोग करें:
make -j`nproc`
नोट: nprocलिनक्स कमांड है जो सिस्टम पर उपलब्ध कोर / थ्रेड्स (आधुनिक सीपीयू) की संख्या लौटाएगा। इसे टिक के नीचे रखकर `ऊपर की तरह नंबर को कमांड बना देगा।
अतिरिक्त जानकारी: जैसा कि किसी ने उल्लेख किया है, सॉफ़्टवेयर को संकलित करने के लिए सभी कोर / थ्रेड्स का उपयोग करना वस्तुतः आपके बॉक्स को मृत्यु के करीब पहुंच सकता है (अनुत्तरदायी) और कम कोर का उपयोग करने से भी अधिक समय लग सकता है। जैसा कि मैंने देखा कि एक स्लैकवेयर उपयोगकर्ता ने पोस्ट किया था कि उसके पास दोहरे कोर सीपीयू हैं, लेकिन फिर भी जे 8 तक परीक्षण प्रदान किया गया, जिसने जे 2 (सीपीयू का उपयोग कर सकने वाले केवल 2 हार्डवेयर कोर) पर अलग होना बंद कर दिया। तो, अनुत्तरदायी बॉक्स से बचने के लिए मेरा सुझाव है कि आप इसे इस तरह से चलाएं:
make -j`nproc --ignore=2`
यह इसके परिणाम से 2 कोर के उत्पादन और घटाव nprocको पारित करेगा make।
बस एक रेफरी के रूप में:
LKDSpawning Multiple Build Jobs में अनुभाग से :
जहां n नौकरियों की संख्या को बढ़ाने के लिए है। सामान्य प्रैक्टिस प्रति प्रोसेसर एक या दो जॉब्स को स्पॉन करना है। उदाहरण के लिए, एक दोहरी प्रोसेसर मशीन पर, कोई भी ऐसा कर सकता है
$ j4 बनाते हैं
मेरे अनुभव से, अतिरिक्त कार्य जोड़ते समय कुछ प्रदर्शन लाभ होने चाहिए। यह केवल इसलिए है क्योंकि डिस्क I / O सीपीयू के अलावा बोतल गर्दन में से एक है। हालाँकि अतिरिक्त नौकरियों की संख्या के बारे में निर्णय लेना आसान नहीं है क्योंकि यह कोर की संख्या और उपयोग की जाने वाली डिस्क के प्रकार के साथ अत्यधिक जुड़ा हुआ है।
कई वर्षों बाद, इन उत्तरों में से अधिकांश अभी भी सही हैं। हालांकि, थोड़ा बदलाव आया है: शारीरिक कोर की तुलना में आपके पास अधिक नौकरियों का उपयोग करना वास्तव में महत्वपूर्ण गति प्रदान करता है। डैस्कैंडी की मेज के लिए एक परिशिष्ट के रूप में, यहां एक AMD Ryzen 5 3600X पर एक परियोजना को संकलित करने के लिए मेरा समय है। (पाउडर टॉय, प्रतिबद्ध c6f653ac3cef03acfbc44e8f29f11e1b301f1ca2)
मैं खुद को जांचने की सलाह देता हूं, लेकिन मैंने दूसरों से इनपुट के साथ पाया है कि नौकरी की गणना के लिए आपकी तार्किक कोर गणना का उपयोग करना ज़ेन पर अच्छी तरह से काम करता है। इसके साथ ही, सिस्टम जवाबदेही खोता नहीं दिख रहा है। मुझे लगता है कि यह हाल के इंटेल सीपीयू पर भी लागू होता है। ध्यान दें कि मेरे पास एक एसएसडी है, साथ ही, इसलिए यह आपके सीपीयू को स्वयं परीक्षण करने के लिए इसके लायक हो सकता है।
scons -j1 --release --native 120.68s user 9.78s system 99% cpu 2:10.60 total
scons -j2 --release --native 122.96s user 9.59s system 197% cpu 1:07.15 total
scons -j3 --release --native 125.62s user 9.75s system 292% cpu 46.291 total
scons -j4 --release --native 128.26s user 10.41s system 385% cpu 35.971 total
scons -j5 --release --native 133.73s user 10.33s system 476% cpu 30.241 total
scons -j6 --release --native 144.10s user 11.24s system 564% cpu 27.510 total
scons -j7 --release --native 153.64s user 11.61s system 653% cpu 25.297 total
scons -j8 --release --native 161.91s user 12.04s system 742% cpu 23.440 total
scons -j9 --release --native 169.09s user 12.38s system 827% cpu 21.923 total
scons -j10 --release --native 176.63s user 12.70s system 910% cpu 20.788 total
scons -j11 --release --native 184.57s user 13.18s system 989% cpu 19.976 total
scons -j12 --release --native 192.13s user 14.33s system 1055% cpu 19.553 total
scons -j13 --release --native 193.27s user 14.01s system 1052% cpu 19.698 total
scons -j14 --release --native 193.62s user 13.85s system 1076% cpu 19.270 total
scons -j15 --release --native 195.20s user 13.53s system 1056% cpu 19.755 total
scons -j16 --release --native 195.11s user 13.81s system 1060% cpu 19.692 total
( -jinf test not included, as it is not supported by scons.)
Ubuntu 19.10 w / a Ryzen 5 3600X, Samsung 860 Evo SSD (SATA), और 32GB RAM पर किए गए टेस्ट
अंतिम नोट: 3600X वाले अन्य लोगों को मुझसे बेहतर समय मिल सकता है। इस परीक्षण को करते समय, मेरे पास ईको मोड सक्षम था, सीपीयू की गति को कम करके।
हाँ! मेरे 3950x पर, मैं -j32 चलाता हूं और यह संकलन समय के घंटे बचाता है! मैं अभी भी यूट्यूब देख सकता हूं, वेब को ब्राउज़ कर सकता हूं, आदि बिना किसी अंतर के संकलन के दौरान। प्रोसेसर को हमेशा 1TB 970 PRO nvme या 1TB Auros Gen4 nvme और 64GB 3200C14 के साथ भी आंका नहीं जाता है। जब भी यह होता है, मैं यूआई वार को नोटिस नहीं करता हूं। मैं कुछ बड़े आगामी परियोजनाओं पर निकट भविष्य में -j48 के साथ परीक्षण की योजना बना रहा हूं। मुझे उम्मीद है, जैसा कि आप शायद करते हैं, कुछ प्रभावशाली सुधार देखने के लिए। क्वाड-कोर वाले अभी भी समान लाभ प्राप्त नहीं कर सकते हैं ...।
लिनुस ने खुद को केवल एक 3970x में अपग्रेड किया और आप अपने नीचे के डॉलर को दांव पर लगा सकते हैं, वह कम से कम रनिंग -j64 है।
make `nproc`CPU को स्वतंत्र स्क्रिप्ट बनाने के लिए उपयोग कर सकते हैं :)