问多线程的目的是增加CPU的使用吗？

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我最初误解了这个问题。当我们并行一些算法，在多线程中进行计算时，您的语句对于软件多线程是正确的。在这种情况下，如果您的CPU已经加载了工作，则不能通过在多个线程中执行代码来使其工作得更快。此外，由于多线程通信和上下文切换的开销，您甚至可以预期性能下降。但是在现代世界中，要找到一个单独的核心CPU并不容易(除了嵌入式应用程序)。因此，在大多数情况下，您需要使用线程来充分利用CPU的计算能力。

但是对于硬件来说，多线程的情况是不同的，因为它是一件完全不同的事情。CPU有执行算术运算的电路和负责程序流的电路。现在我们做了一个技巧:我们使第二个电路的数目翻倍，并使它们共享算术运算电路。现在，两个线程可以同时执行不同的命令:它们不能同时执行求和，但一个线程可以添加数字，第二个线程可以对某些内容进行除法。这就是如何获得业绩。因此，现在100%的负载是不同的负载，因为您已经在CPU中启用了额外的电路。相对值相同，但绝对性能较高。

你被赋予了建造房子的任务，你的团队由你、主管和一群工人组成。

当你的老板来查看进展情况时，你希望他看到什么？一个工人做所有的工作，另一个看着，还是所有的工人都很忙？

你想让员工忙着给他们独立的任务，越多的人越难。此外，还有一些问题需要考虑:工人A被赋予建造隔离墙的任务，而它正在建造隔离墙。在墙太高之前，混凝土需要干燥，所以A花了很多时间等待。

在此等待期间，他们可以帮助其他地方。

当他们在大楼里的时候，向其他地方寻求帮助是毫无意义的，他们要么拒绝，要么停止他们正在做的事情。

不管怎样，你都得不到任何好处。

工人们就像线程一样。

房屋建筑相当于一个多线程的过程。

建造围墙的A工作人员相当于CPU有限制的进程，这是一个根据需要使用CPU的进程。

混凝土干燥相当于IO作业，不需要任何工人就能完成。

等待混凝土干燥的A工人相当于一个IO有界的过程，它几乎什么也不做。

一个工作人员总是很忙，这相当于一个最优调度/多线程算法。

现在你被赋予了学习一本CS书的任务，你的团队是由你，一个不会阅读的学生和一群读者组成的。

你将如何分配读者？你不能让他们单独读每一章，因为你不能多听一个人的话。

所以，即使你有很多工人，你也要挑选一个，让他们按顺序阅读这本书。

阅读一本书是一个内在的顺序问题的一个例子，不会受益于多线程，而建造一所房子是一个非常可并行的问题的例子。

处理多个工人是不容易的:一个工人A可能会启动一堵墙，因为他们看了看混凝土仓库，发现里面有足够的东西，但没有认领。工人B需要一些混凝土，从仓库里拿出来，现在A已经没有足够的混凝土了。

这相当于一个竞赛条件:a是在两个不同的时间(作为两个不同的、可划分的操作)检查和使用资源，其结果取决于工人的时间安排。

如果你认为CPU是“能做事情的单位”，你就会意识到，只有当它们不站在无限远处的玻璃上时，拥有更多的“能做事情的单位”才更好。

因此，所有关于多线程的文献。