目前手机个人电脑服务器等设备使用的什么广泛采用多核技术

现代手机、个人电脑和服务器等设备广泛采用多核技术，因为多核处理器可以提供更高的计算能力，并且可以支持多个任务同时执行，从而提高了设备的性能和效率。下面是一些使用多核技术的设备：
1 手机：
现代手机多数采用双核或四核处理器，但也有一些高端手机采用八核甚至十核处理器，例如：华为Mate 10、小米Mix 2S、三星Galaxy S9等。这些处理器能够为手机提供更高的计算能力，在运行多个应用程序时也能保持更流畅的性能。
2 个人电脑：
现代个人电脑的中央处理器（CPU）一般都采用多核技术，尤其是高端的桌面电脑和游戏电脑往往拥有六核、八核甚至十二核的处理器。这些处理器可以支持高性能的计算和运算，同时也能够支持多线程应用程序和虚拟化技术。
3 服务器：
现代服务器通常采用多核技术来提供更高的性能和可靠性。服务器的处理器数量根据不同的应用需求而有所不同，从双核处理器到拥有上百个处理器的集群系统都有。多核技术可以让服务器同时处理多个请求，并提供更快的响应时间和更高的吞吐量。

IBM有篇文章简述线程数,CPU数量(核心)对性能的影响曲线
不过是一年前看到的,刚去找了找没找到我仅就我记得的一部分说下
IBM根据大量实际任务中的数据画了个曲线图(所统计的程序都是能尽可能多的利用cpu核心的程序)
在4个核心以内的机器上运行,程序性能几乎与核心数成正比
而在4-8个核心的机器上,其性能虽然也随核心数量增长而增长,但增长幅度一步步减弱
直到8个核心及以后,即便再增加核心,性能几乎不会再增长(一般的程序比这更糟糕)
------(以上这部分我记得比较清,下边的比较模糊)-------
原因是同步等等因素的存在,导致cup核心数量在增长到一定程度后,多线程已经无法完全把cpu的性能发挥出来了
后来,文章说了一些规则以及一些新的关于锁的算法等等,却依然只说有一定的帮助,但效果不是很明显
------(这部分是个人意见)------
然后再来说说线程数量的问题
不同的 *** 作系统所允许一个进程的线程数量不同
而靠增加线程数量是比较好的完全利用上cpu资源的手段
但是假设是只有一个核心的cpu,一个程序开单线程就可以完全耗尽cpu资源,那么它开双线程就无法获得性能的提升,甚至由于启动一个线程的开销,性能还会有下降
那么,是不是有多少个核心就只开多少线程就是最佳效果,倒也不至于因为现在的cpu资源,普通程序,单靠一个线程很难利用完那就可以再多开几个互不影响的线程来压榨cpu,具体多开的比例是多少,可以看看单线程对cpu的利用率以及实际情况而定
不过,再来看看IBM的那个曲线图,恐怕也就8个线程的样子(这还得你优化的好),再往后提升就不大了
但是,是不是就只能开这么多,那肯定不是
比如你开启某个服务,给很多人用,你是只允许每次8个人同时使用来获得最优整体性能,还是牺牲一部分整体性能来服务更多的人
只是个人见解如有错误还请包涵指正

技术应用：

并行计算技术是云计算的核心技术，也是最具挑战性的技术之一。多核处理器的出现增加了并行的层次性能使得并行程序的开发比以往更难。

而当前业内并无有效的并行计算解决方案，无论是编程模型、开发语言还是开发工具，距离开发者的期望都有很大的差距。

自动的并行化解决方案在过去的30年间已经被证明基本是死胡同，但传统的手工式的并行程序开发方式又难以为普通的程序员所掌握。

Intel、微软、SUN、Cray等业内巨头正投入大量人力物力进行相关的研究，但真正成熟的产品在短期内很难出现。可扩展性是云计算时代并行计算的主要考量点之一，应用性能必须能随着用户的请求、系统规模的增大有效的扩展。

当前目前大部分并行应用在超过一千个的处理器(核)上都难以获得有效的加速性能，未来的许多并行应用必须能有效扩展到成千上万个处理器上。这对开发者是巨大的挑战。

扩展资料：

多核处理器的技术优势：

从应用需求上去看，越来越多的用户在使用过程中都会涉及到多任务应用环境，日常应用中用到的非常典型的有两种应用模式。

一种应用模式是一个程序采用了线程级并行编程，那么这个程序在运行时可以把并行的线程同时交付给两个核心分别处理，因而程序运行速度得到极大提高。

这类程序有的是为多路工作站或服务器设计的专业程序，例如专业图像处理程序、非线视频编缉程序、动画制作程序或科学计算程序等。对于这类程序，两个物理核心和两颗处理器基本上是等价的，所以，这些程序往往可以不作任何改动就直接运行在双核电脑上。

还有一些更常见的日常应用程序，例如Office、IE等，同样也是采用线程级并行编程，可以在运行时同时调用多个线程协同工作，所以在双核处理器上的运行速度也会得到较大提升。

参考资料来源：百度百科-多核处理器

多核服务器和多个epoll没什么关系，多核能力还是留给CPU计算型任务吧，至于网络IO，一个epoll实例轻松处理10K以上并发连接。只遇到过后续处理数据的瓶颈，没遇过epoll接入和收发数据的瓶颈。

---