我使用python / numpy / cython编写的模拟。由于我需要对许多模拟运行求平均，因此我使用多处理模块来批量运行所有单个模拟运行。

在办公室，我有一个带HT的i7-920工作站。在家里，我有没有i5-560。我以为我可以在办公室中的每个批次中运行两倍数量的模拟实例，并将运行时间减少一半。令人惊讶的是，每个实例的运行时间都比我的家庭工作站花费的时间多一倍。这样，在家里并行运行3个模拟实例将花费8分钟，而在办公室运行6个实例则花费大约15分钟。使用’cat
/ proc / cpuinfo’我验证了’siblings’= 8，’cpu cores’= 4，因此启用了HT。

我不知道任何“节约总运行时间”的法则（尽管从科学的角度来看，这可能很有趣：）），而跳到这里的某人可能可以弄清楚这个难题。