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# 14.13 在多核心上并行计算
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假设我们有 `NCPU` 个 CPU 核心：`const NCPU = 4 //对应一个四核处理器` 然后我们想把计算量分成 `NCPU` 个部分，每一个部分都和其他部分并行运行。
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这可以通过以下代码所示的方式完成（我们且省略具体参数）
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```go
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func DoAll(){
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sem := make(chan int, NCPU) // Buffering optional but sensible
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for i := 0; i < NCPU; i++ {
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go DoPart(sem)
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}
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// Drain the channel sem, waiting for NCPU tasks to complete
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for i := 0; i < NCPU; i++ {
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<-sem // wait for one task to complete
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}
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// All done.
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}
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func DoPart(sem chan int) {
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// do the part of the computation
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sem <-1 // signal that this piece is done
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}
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func main() {
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runtime.GOMAXPROCS(NCPU) // runtime.GOMAXPROCS = NCPU
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DoAll()
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}
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```
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- `DoAll()` 函数创建了一个 `sem` 通道，每个并行计算都将在对其发送完成信号；在一个 `for` 循环中 `NCPU` 个协程被启动了，每个协程会承担 `1/NCPU` 的工作量。每一个 `DoPart()` 协程都会向 `sem` 通道发送完成信号。
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- `DoAll()` 会在 `for` 循环中等待 `NCPU` 个协程完成：`sem` 通道就像一个信号量，这份代码展示了一个经典的信号量模式。（参见 [14.2.7](14.2.md#1427-%E4%BF%A1%E5%8F%B7%E9%87%8F%E6%A8%A1%E5%BC%8F)）
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在以上运行模型中，您还需将 `GOMAXPROCS` 设置为 `NCPU`（参见 [14.1.3](14.1.md#1413-%E4%BD%BF%E7%94%A8-gomaxprocs)）。
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## 链接
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- [目录](directory.md)
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- 上一节：[协程链](14.12.md)
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- 下一节：[并行化大量数据的计算](14.14.md)
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