我正在学习多处理，它似乎适用于以下两种情况之一：
- 我们的程序正在等待一些I/O，因此在等待时去做其他事情是有意义的;
- 我们将程序分解，以便它的各个部分可以"在 parellel 中"运行，以充分利用 CPU。
我对第二种情况感到困惑。我可能只是缺乏对 cpu 真正工作原理的理解：但是如果我们的单线程进程只使用 CPU 的 1%，因此让更多线程运行是有意义的，那么我们为什么不(以某种方式？(加速单个进程，以便它使用更多的 CPU 并更快地完成？
但是如果我们的单线程进程只使用1%的CPU，因此让更多的线程运行是有意义的，那么我们为什么不(以某种方式？(加速单个进程，以便它使用更多的CPU并更快地完成呢？
我们不知道如何。我们做事情的速度似乎存在根本的限制，我们还没有完全弄清楚如何绕过。因此，我们一次做不止一件事。
一个女人需要9个月才能生孩子。所以如果你想要很多孩子，你会得到很多女人。你不会试图让一个女人走得更快。
假设你想将 7 提高到 2000 万次方，并将 11 提高到 2000 万次方。这两个操作中的每一个都可以减少步骤数，但您将达到限制。假设每个操作需要 N 个连续步骤(每个步骤都需要上一步的输出作为其输入(，我们能执行的最快一步是 Q 纳秒。使用一个线程，执行所有操作至少需要 2NQ 纳秒。使用两个线程，可以同时从两个操作中的每一个执行一个步骤，将最小时间减少到 N*Q 纳秒。
这是一个巨大的胜利。
我可能是错的，但是当我们把东西分成线程时，我们想利用CPU的多核架构。
我们大多认为CPU是一个单元，但你一定听说过i5是如何成为四核处理器的，这意味着它有4个内核 - 或4个内核组成CPU，i3是一个双核处理器 - 即它只有两个内核。
因此，四核的总 CPU 利用率将 100% 拆分为 4x25。黑白并发性和并行性是有区别的。并行意味着每个线程都在单独的内核上运行，充分利用它。现在你有4个人做一份工作 - 或者更好的类比是办公室里有4台打印机，4个人可以继续获得他们想要的副本。这就是并行性。
使用相同的类比，让我们将其扩展到一台复印机/打印机，4 个人想要制作副本，我们所做的是利用并发性，我们打印每个请求的副本，但只有 25%，然后我们切换到下一个人，然后是下一个，这将需要 4 次迭代才能打印所有副本。即使我们使用了复印机100%的功能，我们的人员仍然必须等待 - 这个等待时间也取决于他们想要打印的文档的长度 - 所以我们使用抢占之类的东西，你只能执行/打印一定的时间，然后我们开始为下一个人打印。
加快单个进程的速度 - 分配100%的CPU不是问题[尽管我们想运行一堆其他的东西，如GUI，播放音乐，系统服务等，但85%是可行的]，当它分布式时，执行时间变成了1/4 当它分布在 CPU 的黑白时。想象一下，你必须打印一本书，有4个复印机，书有400页长——你用4个复印机打印100页。会更快吧？
我希望我说得有道理，去睡觉。