并发(concurrency)和并行(parallelism)的区别

本文深入解析了计算机中并发(concurrency)与并行(parallelism)两个概念的区别,阐述了并发并不提高计算机性能,仅提高效率;而并行则通过物理意义上同时运行多个程序来显著提升效率。文章进一步解释了现代CPU为何倾向于多核发展,旨在提升并行处理能力。

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经常看英文文献的同学会发现计算机里面有两个非常容易混淆的词汇:concurrency和parallelism


首先看看中文翻译:concurrency指并行(同时运行),parallelism指并发(同时发生)。


那么两者有什么区别呢,可以说这两个概念完全是两个不同的概念,并发(concurrency)指宏观上看起来两个程序在同时运行,比如说在单核cpu上的多任务。但是从微观上看两个程序的指令是交织着运行的,你的指令之间穿插着我的指令,我的指令之间穿插着你的,在单个周期内只运行了一个指令。这种并发并不能提高计算机的性能,只能提高效率。而并行(parallelism)指严格物理意义上的同时运行,比如多核cpu,两个程序分别运行在两个核上,两者之间互不影响,单个周期内每个程序都运行了自己的指令,也就是运行了两条指令。这样说来并行的确提高了计算机的效率。所以现在的cpu都是往多核方面发展。

### 并发并行的概念及区别 #### 定义 并发Concurrency)是指多个事件在同一时间段内发生,但不一定同时执行。它通常通过时间分片的方式实现,在单核处理器上尤其如此[^2]。 并行Parallelism)则是指多个事件真正地同时发生,这通常依赖于多核或多处理机架构的支持[^4]。 #### 关键差异 1. **资源需求**: 并发可以在单一核心上运行多个任务,而不需要额外的硬件支持;并行则需要至少两个或更多物理核心来完成真正的同步运算。 2. **性能瓶颈**: Amdahl定律指出,并行计算中的加速比受限于不可并行化的部分所占的比例。因此,并行更适合那些能够高度分解的任务,而对于串行化程度较高的任务,则可能更倾向于采用并发方式优化调度效率。 3. **复杂度管理**: 实现高效的并行编程往往更加困难,因为开发者需考虑数据竞争、死锁等问题。相比之下,虽然并发也存在类似的挑战,但由于其本质上是对同一CPU上的线程切换进行控制,所以相对容易理解调试一些。 #### 应用场景分析 ##### 并发的应用场景 - Web服务器接收大量请求时会利用工作线程池机制来异步响应客户端连接; - GUI应用程序允许用户界面保持活跃状态的同时后台加载文件或其他耗时操作; - 数据库管理系统为了提高吞吐量也会运用到事务隔离级别下的读写冲突解决策略等技术手段。 ##### 并行的应用场景 - 科学计算领域内的矩阵乘法、分子动力模拟等领域非常适合使用GPU CUDA框架来进行大规模数值运算; - 图像渲染过程中像素级独立变换可充分利用现代显卡提供的强大浮点数处理能力; - 大数据分析平台Hadoop/Spark MapReduce作业模型就是基于分布式集群节点间协作完成海量数据集分割映射再规约的过程。 ```python import multiprocessing as mp def parallel_task(x): return x * x if __name__ == "__main__": with mp.Pool(processes=4) as pool: results = pool.map(parallel_task, range(8)) print(results) ``` 上述代码展示了如何创建四个进程组成的进程池去并行计算一系列整数平方值的例子。 ---
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