Es scheint einige Kontroversen darüber zu geben, ob die Anzahl der Jobs in GNU make der Anzahl der Kerne entsprechen soll oder ob Sie die Erstellungszeit optimieren können, indem Sie einen zusätzlichen Job hinzufügen, der in die Warteschlange gestellt werden kann, während die anderen "arbeiten". .
Ist es besser zu nutzen -j4oder -j5ein Quad - Core - System auf?
Haben Sie ein Benchmarking gesehen (oder durchgeführt), das das eine oder andere unterstützt?
Antworten:
Ich würde sagen, das Beste, was Sie tun können, ist, es selbst an Ihrer speziellen Umgebung und Arbeitsbelastung zu messen. Es scheint, dass es zu viele Variablen gibt (Größe / Anzahl der Quelldateien, verfügbarer Speicher, Festplatten-Caching, ob sich Ihr Quellverzeichnis und Ihre Systemheader auf verschiedenen Festplatten befinden usw.), um eine einheitliche Antwort zu erhalten.
Meine persönliche Erfahrung (auf einem 2-Core-MacBook Pro) ist, dass -j2 deutlich schneller als -j1 ist, aber darüber hinaus (-j3, -j4 usw.) gibt es keine messbare Beschleunigung. Für meine Umgebung scheint "jobs == Anzahl der Kerne" eine gute Antwort zu sein. (YMMV)
Ich habe mein Heimprojekt auf meinem 4-Core mit Hyperthreading-Laptop ausgeführt und die Ergebnisse aufgezeichnet. Dies ist ein ziemlich compilerlastiges Projekt, das jedoch einen Unit-Test von 17,7 Sekunden am Ende beinhaltet. Die Kompilierungen sind nicht sehr E / A-intensiv; Es ist sehr viel Speicher verfügbar, und wenn nicht, befindet sich der Rest auf einer schnellen 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
Grundlegende Ergebnisse:
Meine Vermutung im Moment: Wenn Sie etwas anderes auf Ihrem Computer tun, verwenden Sie die Kernanzahl. Wenn Sie dies nicht tun, verwenden Sie die Thread-Anzahl. Ein Überschreiten zeigt keinen Nutzen. Irgendwann werden sie speicherbeschränkt und kollabieren dadurch, was das Kompilieren viel langsamer macht. Die "inf" -Linie wurde zu einem viel späteren Zeitpunkt hinzugefügt, was mir den Verdacht gab, dass es für die 8+ Jobs eine thermische Drosselung gab. Dies zeigt, dass für diese Projektgröße keine Speicher- oder Durchsatzbeschränkung gilt. Es ist jedoch ein kleines Projekt, da 8 GB Speicher zum Kompilieren vorhanden sind.
Ich persönlich verwende, make -j nwobei n "Anzahl der Kerne" + 1 ist.
Ich kann jedoch keine wissenschaftliche Erklärung abgeben: Ich habe viele Leute gesehen, die dieselben Einstellungen verwendeten, und sie haben mir bisher ziemlich gute Ergebnisse geliefert.
Auf jeden Fall müssen Sie vorsichtig sein, da einige Make-Chains einfach nicht mit der --jobsOption kompatibel sind und zu unerwarteten Ergebnissen führen können. Wenn Sie seltsame Abhängigkeitsfehler haben, versuchen Sie es einfach makeohne --jobs.
Letztendlich müssen Sie einige Benchmarks durchführen, um die beste Anzahl für Ihren Build zu ermitteln. Denken Sie jedoch daran, dass nicht nur die CPU von Bedeutung ist!
Wenn Sie beispielsweise einen Build haben, der stark von der Festplatte abhängt, ist das Laichen vieler Jobs auf einem Multicore-System möglicherweise langsamer , da die Festplatte zusätzliche Arbeit leisten muss, um den Festplattenkopf hin und her zu bewegen, um alle zu bedienen die verschiedenen Jobs (abhängig von vielen Faktoren, wie z. B. wie gut das Betriebssystem mit dem Festplatten-Cache umgeht, Unterstützung für native Befehlswarteschlangen durch die Festplatte usw.).
Und dann haben Sie "echte" Kerne im Vergleich zu Hyper-Threading. Sie können von Spawning-Jobs für jeden Hyper-Thread profitieren oder nicht. Auch hier müssen Sie einen Benchmark durchführen, um dies herauszufinden.
Ich kann nicht sagen, dass ich #cores + 1 speziell ausprobiert habe , aber auf unseren Systemen (Intel i7 940, 4 Hyperthread-Kerne, viel RAM und VelociRaptor-Laufwerke) und unserem Build (groß angelegter C ++ - Build, der abwechselnd CPU und ich ist / O gebunden) gibt es sehr wenig Unterschied zwischen -j4 und -j8. (Es ist vielleicht 15% besser ... aber bei weitem nicht doppelt so gut.)
Wenn ich zum Mittagessen weggehe, verwende ich -j8, aber wenn ich mein System für etwas anderes verwenden möchte, während es erstellt wird, verwende ich eine niedrigere Zahl. :) :)
-j 8
Ich habe gerade einen Athlon II X2 Regor Proc mit einem Foxconn M / B und 4 GB G-Skill-Speicher erhalten.
Ich setze meine 'cat / proc / cpuinfo' und 'free' am Ende, damit andere meine Spezifikationen sehen können. Es ist ein Dual-Core-Athlon II x2 mit 4 GB RAM.
uname -a on default slackware 14.0 kernel is 3.2.45.
Ich habe die Kernelquelle des nächsten Schritts (Linux-3.2.46) auf / archive4 heruntergeladen.
extrahierte es ( tar -xjvf linux-3.2.46.tar.bz2);
cd'd in das Verzeichnis ( cd linux-3.2.46);
und kopierte die Konfiguration des Standardkernels über ( cp /usr/src/linux/.config .);
wird verwendet make oldconfig, um die 3.2.46-Kernelkonfiguration vorzubereiten;
dann lief make mit verschiedenen Beschwörungen von -jX.
Ich habe die Timings jedes Laufs getestet, indem ich make nach dem Befehl time ausgegeben habe, z. B. 'time make -j2'. Zwischen jedem Lauf habe ich den Linux-3.2.46-Baum 'rm -rf' erstellt und erneut extrahiert, die Standardeinstellung /usr/src/linux/.config in das Verzeichnis kopiert, make oldconfig ausgeführt und dann meinen 'make -jX'-Test erneut durchgeführt .
einfach "machen":
real 51m47.510s
user 47m52.228s
sys 3m44.985s
bob@Moses:/archive4/linux-3.2.46$
wie oben, aber mit make -j2
real 27m3.194s
user 48m5.135s
sys 3m39.431s
bob@Moses:/archive4/linux-3.2.46$
wie oben, aber mit make -j3
real 27m30.203s
user 48m43.821s
sys 3m42.309s
bob@Moses:/archive4/linux-3.2.46$
wie oben, aber mit make -j4
real 27m32.023s
user 49m18.328s
sys 3m43.765s
bob@Moses:/archive4/linux-3.2.46$
wie oben, aber mit make -j8
real 28m28.112s
user 50m34.445s
sys 3m49.877s
bob@Moses:/archive4/linux-3.2.46$
'cat / proc / cpuinfo' ergibt:
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
"freie" Erträge:
bob@Moses:/archive4$ free
total used free shared buffers cached
Mem: 3991304 3834564 156740 0 519220 2515308
make -jauf diesem System? Make soll die Last überprüfen und die Anzahl der Prozesse basierend auf der Last skalieren.
make -jbegrenzt die Anzahl der Jobs überhaupt nicht. Dies ist bei einem mittelgroßen oder großen Projekt normalerweise katastrophal, da schnell mehr Jobs gegabelt werden, als vom RAM unterstützt werden können. Die Option, die Sie durch Last einschränken müssen, ist -l [load]in Verbindung mit-j
Beides ist nicht falsch. Um mit sich selbst und dem Autor der Software, die Sie kompilieren, in Frieden zu sein (auf Softwareebene selbst gelten verschiedene Einschränkungen für mehrere Threads / Single-Threads), empfehle ich Folgendes:
make -j`nproc`
Hinweise: nprocist ein Linux-Befehl, der die Anzahl der auf dem System verfügbaren Kerne / Threads (moderne CPU) zurückgibt. Wenn Sie es wie oben unter Häkchen setzen, wird die Nummer an den Befehl make übergeben.
Zusätzliche Informationen: Wie bereits erwähnt, kann die Verwendung aller Kerne / Threads zum Kompilieren von Software Ihre Box buchstäblich fast zum Erliegen bringen (da sie nicht reagiert) und möglicherweise sogar länger dauern als die Verwendung weniger Kerne. Wie ich hier gesehen habe, hatte ein Slackware-Benutzer eine Dual-Core-CPU, lieferte aber immer noch Tests bis zu j 8, die bei j 2 nicht mehr anders waren (nur 2 Hardware-Kerne, die die CPU verwenden kann). Um zu vermeiden, dass die Box nicht reagiert, schlage ich vor, dass Sie sie wie folgt ausführen:
make -j`nproc --ignore=2`
Dadurch wird die Ausgabe von nprocan übergeben makeund 2 Kerne von ihrem Ergebnis subtrahiert.
Nur als Ref:
Aus dem Spawning Multiple Build JobsAbschnitt in LKD :
Dabei ist n die Anzahl der Jobs, die erzeugt werden sollen. Üblicherweise werden ein oder zwei Jobs pro Prozessor erzeugt. Auf einem Dual-Prozessor-Computer könnte dies beispielsweise der Fall sein
$ make j4
Aus meiner Erfahrung muss es einige Leistungsvorteile geben, wenn zusätzliche Jobs hinzugefügt werden. Dies liegt einfach daran, dass die Festplatten-E / A neben der CPU einer der Engpässe ist. Es ist jedoch nicht einfach, die Anzahl der zusätzlichen Jobs zu bestimmen, da diese stark mit der Anzahl der Kerne und Typen der verwendeten Festplatte verbunden sind.
Viele Jahre später sind die meisten dieser Antworten immer noch richtig. Es hat sich jedoch ein wenig geändert: Wenn Sie mehr Jobs als physische Kerne verwenden, wird dies jetzt erheblich beschleunigt. Als Ergänzung zu Dascandys Tabelle sind hier meine Zeiten für das Kompilieren eines Projekts auf einem AMD Ryzen 5 3600X unter Linux. (The Powder Toy, Commit c6f653ac3cef03acfbc44e8f29f11e1b301f1ca2)
Ich empfehle, sich selbst zu überprüfen, aber ich habe mit Beiträgen anderer festgestellt, dass die Verwendung Ihrer logischen Kernanzahl für die Jobanzahl unter Zen gut funktioniert. Daneben scheint das System nicht an Reaktionsfähigkeit zu verlieren. Ich kann mir vorstellen, dass dies auch für neuere Intel-CPUs gilt. Beachten Sie, dass ich auch eine SSD habe, sodass es sich möglicherweise lohnt, Ihre CPU selbst zu testen.
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.)
Tests unter Ubuntu 19.10 mit Ryzen 5 3600X, Samsung 860 Evo SSD (SATA) und 32 GB RAM
Schlussbemerkung: Andere Leute mit einem 3600X haben möglicherweise bessere Zeiten als ich. Bei diesem Test war der Eco-Modus aktiviert, wodurch die Geschwindigkeit der CPU etwas verringert wurde.
JA! Auf meinem 3950x starte ich -j32 und es spart Stunden Kompilierungszeit! Ich kann während des Kompilierens ohne Unterschied immer noch YouTube ansehen, im Internet surfen usw. Der Prozessor ist auch bei einem 1 TB 970 PRO nvme oder 1 TB Auros Gen4 nvme und 64 GB 3200C14 nicht immer gebunden. Selbst wenn es so ist, bemerke ich die Benutzeroberfläche nicht. Ich plane, in naher Zukunft einige große anstehende Projekte mit -j48 zu testen. Ich erwarte, wie Sie wahrscheinlich tun, eine beeindruckende Verbesserung. Diejenigen, die noch einen Quad-Core haben, erhalten möglicherweise nicht die gleichen Gewinne ...
Linus selbst hat gerade ein Upgrade auf ein 3970x durchgeführt und Sie können Ihren unteren Dollar wetten, er läuft mindestens -j64.
make `nproc`, um CPU-unabhängiges Skript zu machen :)