1. 环境

机器1：Intel(R) Core(TM) i5-4200H CPU @ 2.80GHz，双核四线程，win10 x64，16G内存
机器2：Intel(R) Core(TM) i3-9100T CPU @ 3.10GHz，四核四线程。wn10 x64，8G内存

目的：大概测试一下2C4T与4C4T在计算密集型任务下的效率提升对比，内存大小、频率暂且忽略。

方法：使用openMP控制计算任务中的线程使用数量，测试12层for循环所消耗的时间（12是1、2、3、4的公倍数，防止openMP分配任务不均）。实际是测120层的耗时，再除以10。

2. 代码

环境：

#include <iostream>
#include <omp.h>

using namespace std;

const int N = 1e9;

int main() {

	int ans = 0;
	int peat = 120;
	double start = omp_get_wtime();
#pragma omp parallel for num_threads(1)
	for (int i = 0; i < peat; ++i) {
		
		for (int j = 0; j < N; ++j) {
			++ans;
		}
	}

	double end = omp_get_wtime();
	// 计算12层for循环所消耗的时间
	cout << "time: " << (end - start)/10 << endl;

	return 0;
}

3. 结果

机器1（2C4T）：

机器2（4C4T）：

在双核四线程的机器上，单线程执行与双线程执行有明显的效率提升，但是当线程数开到3、4时，效率提升几乎可以忽略不计。原因在于，双核四线程，真正的核心只有2个，也就只有两个物理线程。多出来的两个线程是模拟出来的。但是，这种计算密集型的任务，类似等待IO这种耗时的操作也比较少，核心也就不会切换，虚拟出来的线程几乎派不上用场。所以，最多就是两个线程的效率。

而，四核四线程，是实打实的四个线程在工作。从任务耗时来看，所消耗的时间与线程数量成反比，4线程的仅是1线程耗时的四分之一，4倍左右的效率提升。