Parece haber cierta controversia sobre si se supone que la cantidad de trabajos en GNU make es igual a la cantidad de núcleos, o si puede optimizar el tiempo de compilación agregando un trabajo adicional que se puede poner en cola mientras los otros "funcionan" .
¿Es mejor usar -j4o -j5en un sistema de cuatro núcleos?
¿Ha visto (o hecho) alguna evaluación comparativa que apoye a uno u otro?
Respuestas:
Yo diría que lo mejor que puede hacer es compararlo usted mismo con su entorno y carga de trabajo particulares. Parece que hay demasiadas variables (tamaño / número de archivos de origen, memoria disponible, almacenamiento en caché del disco, si el directorio de origen y los encabezados del sistema están ubicados en diferentes discos, etc.) para una respuesta única para todos.
Mi experiencia personal (en una MacBook Pro de 2 núcleos) es que -j2 es significativamente más rápido que -j1, pero más allá de eso (-j3, -j4, etc.) no hay una aceleración medible. Entonces, para mi entorno, "trabajos == número de núcleos" parece ser una buena respuesta. (YMMV)
Ejecuté mi proyecto doméstico en mi computadora portátil de 4 núcleos con hyperthreading y registré los resultados. Este es un proyecto bastante pesado para el compilador, pero incluye una prueba unitaria de 17,7 segundos al final. Las compilaciones no son muy intensivas en IO; hay mucha memoria disponible y, si no, el resto está en un SSD rápido.
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
Resultados básicos:
Supongo que ahora: si haces otra cosa en tu computadora, usa el recuento de núcleos. Si no es así, utilice el recuento de hilos. Superarlo no muestra ningún beneficio. En algún momento, la memoria se limitará y colapsará debido a eso, lo que hará que la compilación sea mucho más lenta. La línea "inf" se agregó en una fecha mucho más tarde, lo que me dio la sospecha de que hubo un estrangulamiento térmico para los trabajos 8+. Esto muestra que para este tamaño de proyecto no hay ningún límite de memoria o rendimiento en vigor. Sin embargo, es un proyecto pequeño, con 8 GB de memoria para compilar.
Yo, personalmente, uso make -j ndonde n es "número de núcleos" + 1.
Sin embargo, no puedo dar una explicación científica: he visto a muchas personas que usan la misma configuración y me han dado muy buenos resultados hasta ahora.
De todos modos, debe tener cuidado porque algunas cadenas de fabricación simplemente no son compatibles con la --jobsopción y pueden dar lugar a resultados inesperados. Si experimenta errores de dependencia extraños, intente makesin ellos --jobs.
En última instancia, tendrá que hacer algunos puntos de referencia para determinar el mejor número para usar en su compilación, pero recuerde que la CPU no es el único recurso que importa.
Si tiene una compilación que depende en gran medida del disco, por ejemplo, entonces generar muchos trabajos en un sistema multinúcleo podría ser más lento , ya que el disco tendrá que hacer un trabajo adicional moviendo el cabezal del disco hacia adelante y hacia atrás para servir a todos los diferentes trabajos (dependiendo de muchos factores, como qué tan bien el sistema operativo maneja la caché del disco, el soporte de la cola de comandos nativa por el disco, etc.).
Y luego tienes núcleos "reales" frente a hiperprocesos. Puede que se beneficie o no de generar trabajos para cada hiperproceso. Nuevamente, tendrá que comparar para averiguarlo.
No puedo decir que haya probado específicamente #cores + 1 , pero en nuestros sistemas (Intel i7 940, 4 núcleos con hyperthreaded, mucha RAM y unidades VelociRaptor) y nuestra compilación (compilación de C ++ a gran escala que es alternativamente CPU y yo / O límite) hay muy poca diferencia entre -j4 y -j8. (Es quizás un 15% mejor ... pero ni siquiera el doble de bueno).
Si me voy a almorzar, usaré -j8, pero si quiero usar mi sistema para cualquier otra cosa mientras se está construyendo, usaré un número menor. :)
-j 8
Acabo de recibir un procesador Athlon II X2 Regor con un Foxconn M / B y 4 GB de memoria G-Skill.
Puse mi 'cat / proc / cpuinfo' y 'free' al final de esto para que otros puedan ver mis especificaciones. Es un Athlon II x2 de doble núcleo con 4 GB de RAM.
uname -a on default slackware 14.0 kernel is 3.2.45.
Descargué la fuente del kernel del siguiente paso (linux-3.2.46) en / archive4;
extraído ( tar -xjvf linux-3.2.46.tar.bz2);
cd en el directorio ( cd linux-3.2.46);
y copió la configuración predeterminada del kernel sobre ( cp /usr/src/linux/.config .);
utilizado make oldconfigpara preparar la configuración del kernel 3.2.46;
luego ejecutó make con varios encantamientos de -jX.
Probé los tiempos de cada ejecución emitiendo make después del comando time, por ejemplo, 'time make -j2'. Entre cada ejecución, 'rm -rf' el árbol linux-3.2.46 y lo extraje de nuevo, copié el /usr/src/linux/.config predeterminado en el directorio, ejecuté make oldconfig y luego hice mi prueba 'make -jX' nuevamente .
simple "hacer":
real 51m47.510s
user 47m52.228s
sys 3m44.985s
bob@Moses:/archive4/linux-3.2.46$
como arriba pero con make -j2
real 27m3.194s
user 48m5.135s
sys 3m39.431s
bob@Moses:/archive4/linux-3.2.46$
como arriba pero con make -j3
real 27m30.203s
user 48m43.821s
sys 3m42.309s
bob@Moses:/archive4/linux-3.2.46$
como arriba pero con make -j4
real 27m32.023s
user 49m18.328s
sys 3m43.765s
bob@Moses:/archive4/linux-3.2.46$
como arriba pero con make -j8
real 28m28.112s
user 50m34.445s
sys 3m49.877s
bob@Moses:/archive4/linux-3.2.46$
'cat / proc / cpuinfo' produce:
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
rendimientos 'libres':
bob@Moses:/archive4$ free
total used free shared buffers cached
Mem: 3991304 3834564 156740 0 519220 2515308
make -jen ese sistema? Se supone que Make debe verificar la carga y escalar el número de procesos en función de la carga.
make -jno limita la cantidad de trabajos en absoluto. Esto suele ser desastroso en un proyecto de tamaño mediano o grande, ya que rápidamente se bifurcan más trabajos de los que puede soportar la RAM. La opción que necesita restringir por carga es -l [load], junto con-j
Ambos no se equivocan. Para estar en paz consigo mismo y con el autor del software que está compilando (se aplican diferentes restricciones de subprocesos múltiples / subprocesos únicos a nivel de software), le sugiero que utilice:
make -j`nproc`
Notas: nproces un comando de Linux que devolverá el número de núcleos / subprocesos (CPU moderna) disponibles en el sistema. Si lo coloca debajo de ticks `como arriba, el número pasará al comando make.
Información adicional: como alguien mencionó, el uso de todos los núcleos / subprocesos para compilar software puede literalmente estrangular su caja hasta casi morir (no responde) e incluso puede llevar más tiempo que usar menos núcleos. Como vi a un usuario de Slackware publicado aquí, tenía CPU de doble núcleo pero aún proporcionó pruebas hasta j 8, que dejó de ser diferente en j 2 (solo 2 núcleos de hardware que la CPU puede utilizar). Entonces, para evitar que el cuadro no responda, le sugiero que lo ejecute así:
make -j`nproc --ignore=2`
Esto pasará la salida de nproca makey restar 2 núcleos de su resultado.
Solo como un ref:
De la Spawning Multiple Build Jobssección en LKD :
donde n es el número de trabajos a generar. La práctica habitual es generar uno o dos trabajos por procesador. Por ejemplo, en una máquina de procesador dual, se podría hacer
$ hacer j4
Según mi experiencia, debe haber algunos beneficios de rendimiento al agregar trabajos adicionales. Es simplemente porque la E / S de disco es uno de los cuellos de botella además de la CPU. Sin embargo, no es fácil decidir el número de trabajos adicionales, ya que está muy interconectado con el número de núcleos y tipos de disco que se utilizan.
Muchos años después, la mayoría de estas respuestas siguen siendo correctas. Sin embargo, ha habido un pequeño cambio: usar más trabajos de los que tiene núcleos físicos ahora da una aceleración realmente significativa. Como apéndice a la tabla de Dascandy, estos son mis momentos para compilar un proyecto en un AMD Ryzen 5 3600X en Linux. (The Powder Toy, comete c6f653ac3cef03acfbc44e8f29f11e1b301f1ca2)
Le recomiendo que se revise usted mismo, pero he descubierto con comentarios de otros que usar su conteo de núcleos lógicos para el conteo de trabajos funciona bien en Zen. Junto a eso, el sistema no parece perder capacidad de respuesta. Me imagino que esto también se aplica a las CPU Intel recientes. Tenga en cuenta que también tengo un SSD, por lo que puede valer la pena probar su CPU usted mismo.
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.)
Pruebas realizadas en Ubuntu 19.10 con Ryzen 5 3600X, Samsung 860 Evo SSD (SATA) y 32 GB de RAM
Nota final: otras personas con un 3600X pueden obtener mejores tiempos que yo. Al hacer esta prueba, tenía habilitado el modo Eco, reduciendo un poco la velocidad de la CPU.
¡SI! En mi 3950x, ejecuto -j32 y me ahorra horas de tiempo de compilación. Todavía puedo ver youtube, navegar por la web, etc. durante la compilación sin ninguna diferencia. El procesador no siempre está vinculado incluso con un nvme 970 PRO de 1TB o un nvme Auros Gen4 de 1TB y 64GB de 3200C14. Incluso cuando lo es, no me doy cuenta de la interfaz de usuario. Planeo probar con -j48 en un futuro cercano en algunos grandes proyectos futuros. Espero, como probablemente lo haga, ver una mejora impresionante. Es posible que aquellos que todavía tengan un quad-core no obtengan las mismas ganancias ...
El propio Linus acaba de actualizar a 3970x y puedes apostar tu último dólar, al menos está ejecutando -j64.
make `nproc`para hacer un script independiente de la CPU :)