如何查看CPU的最大并行数

要查看 CPU 的最大并行数，您可以执行以下步骤：

1. 打开终端或命令提示符，并输入以下命令：

   lscpu

2. 在输出中查找“CPU(s)”一行。该行将显示 CPU 的数量。

3. 查找“Thread(s) per core”一行。该行将显示每个 CPU 核心支持的线程数。

4. 将“CPU(s)”和“Thread(s) per core”相乘，以获得 CPU 的最大并行数。

例如，如果“CPU(s)”为 4，“Thread(s) per core”为 2，则 CPU 的最大并行数为 8。

请注意，此计算假定 CPU 支持超线程技术。如果不支持超线程技术，则每个 CPU 核心只能同时执行一个线程。

相关问题

通过openpyxl获取excel最大的行数，然后对最大行数分为n块，skip, nrows参数 使用joblib库读取，

使用 openpyxl 库可以通过以下方式获取 Excel 文件中最大的行数：

from openpyxl import load_workbook

# 打开 Excel 文件
wb = load_workbook(filename)

# 获取第一个工作表
ws = wb.active

# 获取最大行数
max_row = ws.max_row

然后可以使用 joblib 库来读取 Excel 文件中的数据。可以使用 skip 参数和 nrows 参数来指定读取的行数。具体用法如下：

from joblib import Parallel, delayed
import pandas as pd

def read_excel_block(skip, nrows):
    df = pd.read_excel(filename, skiprows=skip, nrows=nrows)
    return df

# 将最大行数分为 n 块
n = 10
row_per_block = max_row // n

# 使用 joblib 库并行读取 Excel 文件中的数据
results = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(read_excel_block)(i*row_per_block,row_per_block) for i in range(n))

如果最大行数不能被n整除就增加最后一块数量即可

if max_row % n != 0:
    results.append(read_excel_block(n*row_per_block, max_row % n ))

最后,结果是一个列表，列表中每个元素都是一个读取的数据块.

上面的代码中使用了n_jobs=-1来启用所有可用的 CPU 核来并行处理。使用这种方法可以加快读取 Excel 文件中的数据的速度。

x86的Cache 的层次结构、容量以及L1 Cache行数的代码

x86的Cache层次结构通常包括L1 Cache、L2 Cache和L3 Cache。其中，L1 Cache与CPU核心集成在一起，速度最快但容量最小；L2 Cache通常在CPU核心周围，速度比L1 Cache慢但容量更大；L3 Cache通常在CPU芯片上，速度最慢但容量最大。

x86的L1 Cache行数可以通过CPU-Z等工具查看，不同处理器型号和架构可能有所不同。以下是一段获取L1 Cache行数的C++代码示例：

#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;

int main() {
    int cache_line_size = 0;
    char buffer[1024];
    FILE* fp = fopen("/sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index0/coherency_line_size", "r");
    if (fp != NULL) {
        if (fgets(buffer, sizeof(buffer), fp) != NULL) {
            cache_line_size = atoi(buffer);
        }
        fclose(fp);
    }
    cout << "L1 Cache行数为：" << cache_line_size << endl;
    return 0;
}

需要注意的是，该代码只适用于Linux系统，并且需要root权限才能访问/sys目录下的文件。

至于x86的Cache容量，可以通过CPU-Z等工具查看或者查询处理器的官方文档。不同型号和架构的处理器Cache容量也可能有所不同。