Похоже, есть некоторые разногласия по поводу того, должно ли количество заданий в GNU make быть равным количеству ядер, или вы можете оптимизировать время сборки, добавив одно дополнительное задание, которое может быть поставлено в очередь, пока другие «работают» .
Лучше использовать -j4или -j5на четырехъядерной системе?
Вы видели (или проводили) какой-либо сравнительный анализ, который поддерживает одно или другое?
Ответы:
Я бы сказал, что лучше всего протестировать его самостоятельно в вашей конкретной среде и рабочей нагрузке. Похоже, слишком много переменных (размер / количество исходных файлов, доступная память, кэширование диска, расположение исходного каталога и системных заголовков на разных дисках и т. Д.) Для универсального ответа.
По моему личному опыту (на 2-ядерном MacBook Pro) -j2 значительно быстрее, чем -j1, но помимо этого (-j3, -j4 и т. Д.) Нет измеримого ускорения. Так что для моей среды «вакансии == количество ядер» кажется хорошим ответом. (YMMV)
Я запустил свой домашний проект на своем 4-ядерном ноутбуке с гиперпоточностью и записал результаты. Это довольно сложный для компилятора проект, но он включает в себя модульный тест продолжительностью 17,7 секунды в конце. Компиляции не очень интенсивны по вводу-выводу; доступной памяти очень много, а остальная часть находится на быстром SSD.
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
Основные результаты:
Я предполагаю прямо сейчас: если вы делаете что-то еще на своем компьютере, используйте количество ядер. Если вы этого не сделаете, используйте счетчик потоков. Превышение не дает никакой пользы. В какой-то момент они станут ограниченными в памяти и из-за этого разрушатся, что сделает компиляцию намного медленнее. Строка «inf» была добавлена намного позже, что вызвало у меня подозрение, что для 8+ заданий было некоторое тепловое дросселирование. Это действительно показывает, что для этого размера проекта нет действующих ограничений по памяти или пропускной способности. Однако это небольшой проект с 8 ГБ памяти для компиляции.
Я лично использую make -j nгде n - «количество ядер» + 1.
Однако я не могу дать научное объяснение: я видел много людей, использующих одни и те же настройки, и пока они дали мне довольно хорошие результаты.
В любом случае, вы должны быть осторожны, потому что некоторые make-цепочки просто несовместимы с этой --jobsопцией и могут привести к неожиданным результатам. Если вы испытываете странные ошибки зависимости, просто попробуйте makeобойтись без них --jobs.
В конечном итоге вам придется провести несколько тестов, чтобы определить лучшее число для вашей сборки, но помните, что ЦП - не единственный ресурс, который имеет значение!
Если у вас есть сборка, которая в значительной степени зависит от диска, например, то создание большого количества заданий в многоядерной системе на самом деле может быть медленнее , поскольку диску придется выполнять дополнительную работу, перемещая головку диска вперед и назад, чтобы обслуживать все различные задания (в зависимости от множества факторов, например, насколько хорошо ОС обрабатывает дисковый кеш, поддержка собственной очереди команд на диске и т. д.).
Кроме того, у вас есть «настоящие» ядра по сравнению с гиперпоточностью. Вы можете или не можете получить выгоду от создания заданий для каждого гиперпотока. Опять же, чтобы узнать это, вам придется провести тест.
Не могу сказать, что специально пробовал # баллы + 1 , но в наших системах (Intel i7 940, 4 ядра с гиперпоточностью, много ОЗУ и диски VelociRaptor) и в нашей сборке (крупномасштабная сборка C ++, в которой попеременно используются ЦП и я / O bound) между -j4 и -j8 очень мало различий. (Возможно, на 15% лучше ... но далеко не вдвое лучше.)
Если я ухожу на обед, я использую -j8, но если я хочу использовать свою систему для чего-нибудь еще во время ее сборки, я буду использовать меньшее число. :)
-j 8
Я только что получил процессор Athlon II X2 Regor с Foxconn M / B и 4 ГБ памяти G-Skill.
Я поставил в конце «cat / proc / cpuinfo» и «free», чтобы другие могли видеть мои спецификации. Это двухъядерный Athlon II x2 с 4 ГБ оперативной памяти.
uname -a on default slackware 14.0 kernel is 3.2.45.
Я загрузил исходный код ядра следующего шага (linux-3.2.46) в / archive4;
извлек его (tar -xjvf linux-3.2.46.tar.bz2 );
cd'd в каталог (cd linux-3.2.46 );
и скопировал конфигурацию ядра по умолчанию через ( cp /usr/src/linux/.config .);
используется make oldconfigдля подготовки конфигурации ядра 3.2.46;
затем запустил make с различными заклинаниями -jX.
Я проверил время каждого запуска, выполнив make после команды time, например, «time make -j2». Между каждым запуском я 'rm -rf' дерево linux-3.2.46 и извлекал его повторно, копировал /usr/src/linux/.config по умолчанию в каталог, запускал make oldconfig и затем снова выполнял мой тест 'make -jX' .
простой "сделать":
real 51m47.510s
user 47m52.228s
sys 3m44.985s
bob@Moses:/archive4/linux-3.2.46$
как указано выше, но с make -j2
real 27m3.194s
user 48m5.135s
sys 3m39.431s
bob@Moses:/archive4/linux-3.2.46$
как указано выше, но с make -j3
real 27m30.203s
user 48m43.821s
sys 3m42.309s
bob@Moses:/archive4/linux-3.2.46$
как указано выше, но с make -j4
real 27m32.023s
user 49m18.328s
sys 3m43.765s
bob@Moses:/archive4/linux-3.2.46$
как указано выше, но с make -j8
real 28m28.112s
user 50m34.445s
sys 3m49.877s
bob@Moses:/archive4/linux-3.2.46$
'cat / proc / cpuinfo' дает:
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
'бесплатные' доходности:
bob@Moses:/archive4$ free
total used free shared buffers cached
Mem: 3991304 3834564 156740 0 519220 2515308
make -jделать в этой системе? Make должен проверять загрузку и масштабировать количество процессов в зависимости от нагрузки.
make -jсовсем не ограничивает количество рабочих мест. Обычно это катастрофа для среднего или крупного проекта, поскольку быстро создается больше заданий, чем может поддерживаться RAM. Вариант, который вам нужно ограничить по нагрузке -l [load], в сочетании с-j
Оба не ошибаются. Чтобы быть в гармонии с собой и с автором компилируемого программного обеспечения (на самом программном уровне действуют различные ограничения на многопоточность / однопоточность), я предлагаю вам использовать:
make -j`nproc`
Примечания: nprocэто команда linux, которая возвращает количество ядер / потоков (современный процессор), доступных в системе. Поместив его под галочкой, как указано выше, вы передадите номер команде make.
Дополнительная информация: как кто-то упомянул, использование всех ядер / потоков для компиляции программного обеспечения может буквально задушить вашу коробку до смерти (отсутствие ответа) и может даже занять больше времени, чем использование меньшего количества ядер. Как я видел, один пользователь Slackware разместил здесь сообщение, что у него был двухъядерный ЦП, но он все еще проводил тесты до j 8, которые перестали отличаться при j 2 (только 2 аппаратных ядра, которые может использовать ЦП). Итак, чтобы избежать зависания окна, я предлагаю вам запустить его следующим образом:
make -j`nproc --ignore=2`
Это будет передавать выходной сигнал , nprocчтобы makeи вычесть 2 ядра из своего результата.
Так же как исх .:
Из Spawning Multiple Build Jobsраздела в LKD :
где n - количество создаваемых заданий. Обычная практика - создать одно или два задания на процессор. Например, на двухпроцессорной машине можно сделать
$ make j4
По моему опыту, при добавлении дополнительных рабочих мест должны быть некоторые преимущества в производительности. Это просто потому, что дисковый ввод-вывод является одним из узких мест, помимо ЦП. Однако определить количество дополнительных заданий непросто, поскольку оно сильно зависит от количества ядер и типов используемого диска.
Спустя много лет большинство этих ответов все еще верны. Однако произошли небольшие изменения: использование большего количества заданий, чем у вас есть физических ядер, теперь дает действительно значительное ускорение. В качестве дополнения к таблице Dascandy, вот мои времена для компиляции проекта на AMD Ryzen 5 3600X в Linux. (The Powder Toy, commit c6f653ac3cef03acfbc44e8f29f11e1b301f1ca2)
Я рекомендую проверить себя, но на основе отзывов других я обнаружил, что использование логического числа ядер для подсчета должностей хорошо работает в Zen. При этом система не теряет отзывчивости. Я полагаю, это относится и к недавним процессорам Intel. Обратите внимание, что у меня тоже есть SSD, так что, возможно, стоит проверить ваш процессор самостоятельно.
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.)
Тестирование проводилось на Ubuntu 19.10 с Ryzen 5 3600X, Samsung 860 Evo SSD (SATA) и 32 ГБ ОЗУ
Последнее замечание: у других людей с 3600X могут быть лучшие времена, чем у меня. Во время этого теста у меня был включен режим Eco, что немного снизило скорость процессора.
ДА! На моем 3950x я запускаю -j32, и это экономит часы компиляции! Я все еще могу смотреть YouTube, просматривать веб-страницы и т. Д. Во время компиляции без каких-либо различий. Процессор не всегда привязан даже к 1 ТБ 970 PRO nvme или 1 ТБ Auros Gen4 nvme и 64 ГБ 3200C14. Даже когда это так, я не замечаю мудрого пользовательского интерфейса. Я планирую в ближайшем будущем протестировать с -j48 на некоторых крупных будущих проектах. Я ожидаю, как и вы, вероятно, увидеть некоторые впечатляющие улучшения. Те, у кого все еще есть четырехъядерный процессор, могут не получить такой же прирост ...
Сам Линус только что обновился до 3970x, и вы можете поставить свой самый низкий доллар, он, по крайней мере, использует -j64.
make `nproc`to make CPU independant script :)