Đầu nối song song 2 nguồn máy tính ATX 24Pin. Mã SP: 1066. Kho hàng: Sẵn hàng. Giá bán: 120.000đ 110.000đ. Đầu nối nguồn ATX song song, chạy 2 nguồn cùng một lúc cho máy tính PC, trâu cày tiền ảo, máy đào coin. - +. Thêm vào giỏ. 0975 398 983 phukienpc.vn@gmail.com. Aug 19, 2020 · Honey Select 2 Libido (BetterRepack R5 Final) (FULL MODS Applebee's® online menus - find your favorite combo, appetizers, salads, steaks, pastas, and desserts for your next lunch or dinner visit or to go meal Free download Honey Select 2 Libido Better Repack - Update R1 Honey Select 2 Cards - Anime Pack ( Full Install ) #hs2 #anime #.. A Short Note on Converting PCM to DSD with Foobar2000: - Hallman Labs. I tried playing the Tedeschi Trucks album with DSD64 using SDM Type D (best of the available Foobar2000 DSD converters) from its native 96 kHz PCM and I ended up hearing what sounded like clicking coming from random locations. Các process này có thể chạy song song với nhau. Về bản chất thì khái niệm song song được hiểu bởi con người, đối với máy tính tại 1 thời điểm CPU chỉ đáp ứng được 1 process. Clash Of Clans Download Pc Mac Bpm Counter Mac Download Free Inventory Control Software For Mac 3d Room Design Software For Mac Free Cryengine 3 Download Mac Deepfake Software Mac Download Backyard Football 2002 Download Mac Free Download Mp3 Url Mac Boot Camp 4.0 Download Mac Adobe Photoshop Cc Mac Kickass Torrent. cash. 1 cài 2 hệ điều hành song song có ảnh hưởng gì không vậy anh em? 2 Ý bạn là ảnh hưởng tới gì? Ổ cứng, CPU, RAM... hay sao Theo cá nhân mình thì ko ảnh hưởng gì hết nhé. vì thực tế 2 hệ điều hành như tại 1 thời điểm bạn chỉ có xài 1 cái thôi feel_good 3 Ý bạn là ảnh hưởng tới gì? Ổ cứng, CPU, RAM... hay sao Theo cá nhân mình thì ko ảnh hưởng gì hết nhé. vì thực tế 2 hệ điều hành như tại 1 thời điểm bạn chỉ có xài 1 cái thôi feel_good thấy nó khởi động chậm chậm sao á 4 cài 3 win cũng ko ảnh hưởng gì đâu.feel_good 6 Cài vào thì tốn tài nguyên máy dung lượng ổ cứng, máy chạy chậm hơn 7 Cài vào thì tốn tài nguyên máy dung lượng ổ cứng, máy chạy chậm hơn 1 hacker chia sẻ 8 1 hacker chia sẻ quá khen quá khen facebook8 chỉ là đã từng trải troll1 9 Mình thì thấy mỗi Win đều khởi động chậm hơn tí, tất nhiên là chiếm ổ cứng, RAM và CPU thì mình thấy ko mấy đổi, hiệu năng làm việc ko đổi hoặc giảm ko đáng kể, hi vọng giúp được bạn 10 mình nghĩ là cài song sonh 2 win như thế chắc sẽ ngốn RAM lắm vì phải lưu trữ cái win thứ 2 chứ lấy cái gì mà lưu trữ. Đặc biệt là những máy cấu hình yếu như mình thì sợ nó lếc không nổi huống chi là chạycut P/s sẵn mình hỏi luôn cấu hình của mình RAM 2GB CPU chạy đc ss 2 win k vậy/?sexy_girl 11 mình chỉ thấy cài 2 win song song mà chỉ sài 1 win lâu lâu ms vào win kia thì dễ bị lỗi win lâu lâu mới vào lắm mình bị ùi... 12 Máy mình cài 5 Win đây, chả có gì sợ. 13 mình chỉ thấy cài 2 win song song mà chỉ sài 1 win lâu lâu ms vào win kia thì dễ bị lỗi win lâu lâu mới vào lắm mình bị ùi... ai có thể giúp mình trả lời câu hỏi của mình ở trên đc k? đang hóng quá trời! 14 mình nghĩ là cài song sonh 2 win như thế chắc sẽ ngốn RAM lắm vì phải lưu trữ cái win thứ 2 chứ lấy cái gì mà lưu trữ. Đặc biệt là những máy cấu hình yếu như mình thì sợ nó lếc không nổi huống chi là chạycut P/s sẵn mình hỏi luôn cấu hình của mình RAM 2GB CPU chạy đc ss 2 win k vậy/?sexy_girl ngốn ram là sai. máy bạn chỉ chạy được 1 win thôi chứ đâu chạy được 1 lần 2 win trừ máy ảo ra vì vậy máy chỉ tốn không gian cũng như tài nguyên ổ cứng thôi, win nào chạy thì win kia chỉ ở dạng DATA mà thôi và lưu càng nhiều càng đầy càng chậm thỏa mãn bạn chưa 15 cài được bình thường nhưng - Có thể sẽ khởi động chậm hơn so với 1 Win - Sử dụng cũng có thể chậm lại - Nếu ổ cứng ít dung lượng thì cài vô không đủ dung lượng lưu trữ Việc ghép 2 card đồ hoạ để mang lại sức mạnh cao hơn đang rất phổ biến hiện nay. Tuy nhiên, không phải ai cũng quá am hiểu về máy tính để biết cách kết hợp 2 card màn hình chạy song song. Trong bài viết dưới đây, Trần Gia Computer sẽ hướng dẫn chi tiết nhất cách chạy 2 card đồ hoạ cùng 1 lúc. Chạy 2 card màn hình song song có nghĩa là kết hợp hai card màn hình với nhau để tăng tốc khả năng xử lý đồ hoạ. Thế nhưng, mức tăng sẽ khoảng từ 25 đến 50% chứ không thể nào đạt được mức 100%. Nếu bạn chạy 3 hay 4 card màn hình cùng 1 lúc thì con số này sẽ có sự thay đổi. Việc nâng cấp card đồ họa mạnh hơn sẽ cải thiện đáng kể khả năng xử lý của máy tính giúp việc chơi game và thiết kế đồ hoạ diễn ra mượt mà nhiên, trong những điều kiện tài chính có giới hạn hoặc đơn giản là muốn cải thiện khả năng xử lý đồ hoạ của cấu hình hiện tại, giải pháp sử dụng 2 card màn hình chạy song song theo công nghệ CrossFire hoặc SLI mang lại hiệu quả cao. Thế nhưng để hệ thống CrossFire hay SLI hoạt động tốt hơn để người dùng phải có kiến thức và kinh nghiệm về phần cứng của máy tính. Hiện tại, cả hai ông lớn là NVIDIA và AMD đều có công nghệ riêng để liên kết hai card màn hình. Trong đó, NVIDIA là SLI và AMD là CrossFire. Kết hợp 2 card màn hình chạy song song tăng khả năng xử lý của máy tính Kết hợp 2 card màn hình chạy song song cần chuẩn bị những gì? Để có thể kết hợp 2 card màn hình chạy song song để mang đến hiệu quả cao, người dùng cần tìm hiểu những điều như sau Phần cứng Quá trình thực hiện việc kết nối 2 card màn hình thông qua công nghệ CrossFire hoặc SLI tương đối đơn giản. Sử dụng cầu nối và bắt đầu công nghệ bằng Driver Card. Trước khi thực hiện bạn cần lưu ý những vấn đề sau Khả năng hỗ trợ từ mainboard Không kể đến nhưng các mainboard cũ hỗ trợ chuẩn giao tiếp AGP 8x, mà chỉ nói đến việc cải thiện card màn hình chuẩn PCI Express PCIe x16 đang rất phổ biến hiện nay. Thiết kế mainboard cung cấp 2 khe PCIe x16 cũng như việc hỗ trợ công nghệ CrossFire hay SLI. Chọn nguồn thích hợp Nguồn cũng đóng vai trò quan trọng khi bạn chạy 2 card màn hình song song. Người dùng cần đảm bảo công suất cho cả hệ thống, bộ nguồn phải có đường cấp nguồn +12V đạt mức quy định từ nhà sản xuất. Phần mềm Tiếp đến là phần mềm, bạn cần cập nhật driver bản mới nhất của hãng VGA bạn sử dụng. Card AMD Bạn tiến hành mở Catalyst Control Center, chọn Enable AMD CrossFireX. Card NVIDIA Người dùng chọn NVIDIA Control Panel, tiếp tục chọn Configure SLI, Surround, PhysX tại 3D Settings. Sau đó, bạn chọn 3D Settings trên Menu Bar và bắt đầu đánh dấu vào Show SLI Visual Indicators để có thể kiểm tra xem có cần hỗ trợ thêm SLI hay cập nhật driver hay không. Chuẩn bị đầy đủ phần cứng và phần mềm trước khi chạy 2 card màn hình Hướng dẫn chạy 2 card màn hình song song Sau khi bạn đã chuẩn bị những điều trên thì có thể thực hiện việc kết hợp 2 card màn hình chạy song song theo hướng dẫn sau Bước 1 Cách chạy 2 card màn hình cho máy tính rất đơn giản, bạn chỉ cần sử dụng một mainboard có hỗ trợ 2 loại khe cắm PCIe x16 cho VGA. Sau đó, bạn cắm 2 card đồ hoạ cùng loại AMD và NVIDIA. Bước 2 Tiếp theo, bạn cần khởi chạy chương trình để kết nối hai card với nhau. Với 2 card màn hình NVIDIA, bạn nên khởi chạy NVIDIA SLI. Với card AMD, bạn khởi chạy AMD Crossfire để sử dụng hết sức mạnh của 2 GPU đã cắm. Ngoài ra, với cổng xuất hình, bạn chỉ cần cắm vào loại card đồ hoạ số 1 mà không cần phải cắm vào 2 card. Như vậy, bạn có thể chạy 2 card màn hình song song để gia tăng sức mạnh đồ hoạ cho máy tính của mình. Thao tác chạy 2 card màn hình song song rất đơn giản Có nên sử dụng 2 card màn hình song song hay không? Nhìn chung, việc sử dụng 2 card màn hình cùng 1 lúc sẽ có những nhược điểm và ưu điểm như sau Về ưu điểm Máy tính sẽ được tăng sức mạnh đáng kể về đồ hoạ, giúp người dùng có thể tận dụng được card đồ hoạ cũ đang sử dụng và mua thêm một chiếc card đồ hoạ mới để chạy cùng. Bạn sẽ sử dụng máy tính với hiệu năng tốt hơn và có thể tiết kiệm được chi phí. Về nhược điểm Việc sử dụng 2 card màn hình chạy song song sẽ khiến cho máy tính bị tốn điện năng, tỏa nhiệt nhiều hơn. Do đó, bạn cần chú ý đến công tác tản nhiệt cho máy tính để hạn chế tình trạng máy quá nóng. Bên cạnh đó, một số dòng game sẽ không hỗ trợ máy tính dùng dual card. Vì vậy, nếu có điều kiện mua một card màn hình mới thực sự sẽ mang đến hiệu năng tốt nhất. Sử dụng 2 card màn hình song song giúp máy tính tăng sức mạnh về đồ hoạ Trên đây là những hướng dẫn chi tiết về cách cài đặt 2 card màn hình chạy song song. Nếu bạn muốn xem những thông tin hữu ích về máy tính hãy theo dõi Trần Gia Computer mỗi ngày nhé! Trần Gia Computer là đơn vị chuyên cung cấp Máy tính để bàn PC Gaming cũ và mới, PC Đồ họa, PC đồng bộ,… , Laptop, Linh kiện máy tính cũ và mới VGA cũ và VGA mới, màn hình, RAM với đầy đủ các cấu hình và tầm giá giúp khách hàng thoải mái lựa chọn. Tin liên quan Cách tối ưu hóa card màn hình Nvidia Cách khắc phục quạt card màn hình không quay Cách cập nhật driver card màn hình Cách kiểm tra màn hình máy tính cũ Cách kiểm tra card màn hình cũ Những lỗi card màn hình thường gặp và cách khắc phục Build PC gaming 15 triệu chiến Game ngon nhất năm 2022 Top 4 PC gaming 20 triệu cấu hình cực khủng đáng tham khảo Cách nào để làm CPU chạy full load ? Khi mang em laptop bị nóng rồi tự tắt đi sửa, các anh kỹ thuật dùng cách vào youtube và tìm video 4k rồi mở fullscreen để xem... Cách này chưa chắc đã làm full CPU, lại yêu cầu phải có mạng internet đủ nhanh. Những options nào khác? 1. Dùng bash while true; do true; done 2. Dùng Python python -c 'while True pass' Hai cách này nghe có vẻ ổn, nhưng chúng chỉ làm full 01 CPU. Trong khi máy bạn có thể có nhiều CPU - ngay cả các Android smartphone của năm 2016 cũng đã có 4 CPU rồi. Lấy số CPU của máy Khái niệm CPU được hiểu theo nghĩa khác nhau trong các hòan cảnh khác nhau. Nếu hiểu theo nghĩa số chương trình chạy đồng thời cùng lúc thực sự - chứ không phải giả đồng thời bằng cách chuyển nhanh qua các chương trình khác nhau chạy mỗi cái 1 tí như cách 1 CPU làm để chạy nhiều chương trình, ta có thể gõ `top` rồi bấm 1. Trên Linux, mọi thứ đều là file , thông tin CPU nằm trong /proc/cpuinfo $ grep 'core id' /proc/cpuinfo core id 0 core id 0 core id 1 core id 1 getconf là câu lệnh đi kèm glibc, chuẩn POSIX tức có trên cả OSX, BSD ... $ getconf -a grep processor -i _NPROCESSORS_CONF 4 _NPROCESSORS_ONLN 4 $ getconf _NPROCESSORS_ONLN 4 Ở đây có tất cả 4 processor CPU. Với 2 core, mỗi core 2 processor -> 2 x 2 = 4 $ sysctl -a grep cpu ... cũng sẽ hiện thông tin lần lượt cho các CPU0 1 2 3 Trên Linux, lệnh lscpu sẽ cho thông tin chi tiết $ lscpu Architecture x86_64 CPU op-modes 32-bit, 64-bit Byte Order Little Endian CPUs 4 On-line CPUs list 0-3 Threads per core 2 Cores per socket 2 Sockets 1 NUMA nodes 1 Vendor ID GenuineIntel CPU family 6 Model 69 Model name IntelR CoreTM i5-4200U CPU Với 1 socket, với 2 core, mỗi core có 2 thread, => 1 x 2 x 2 = 4 CPUs = Threads per core X cores per socket X sockets Vậy cách làm đúng ở đây là mở 4 cửa sổ và chạy theo cách python hoặc cách bash nói trên. Với máy tính có 128 CPU thì chúc bạn vui vẻ nhé! Chạy lệnh song song với xargs xargs là câu lệnh giải quyết bài tóan chạy song song các câu lệnh ở đây. Đầu tiên lấy số CPU online khái niệm offline xuất hiện trên máy tính có nhiều khe cắm CPU - các máy server $ getconf _NPROCESSORS_ONLN 4 Tạo ra dãy số từ 1 đến 4 với lệnh seq $ seq $getconf _NPROCESSORS_ONLN 1 2 3 4 Biến 4 dòng này thành 4 đầu vào cho chương trình, mỗi chương trình có nhiệm vụ chạy full CPU seq $getconf _NPROCESSORS_ONLN xargs -n1 -P$getconf _NPROCESSORS_ONLN yes > /dev/null yes là câu lệnh in ra màn hình liên tục dòng chữ `y`, nó có tác dụng như 1 vòng lặp vô hạn. export CPUS=$getconf _NPROCESSORS_ONLN; seq $CPUS xargs -n1 -P $CPUS python -c 'while True pass' Sử dụng chương trình `psensor`, nhiệt độ của các Core được hiển thị trên biểu đồ, tăng từ ~45 nhiệt độ bình thường lên 69, 70 độ C nóng. Các thiết bị làm mát phải vào cuộc, đảm bảo nhiệt độ không cao hơn, nếu không sẽ xảy ra cháy thiết bị - sau một vài phút ta có thể bắt đầu nghe thấy tiếng quạt CPU kêu khi nó bắt đầu hoạt động. Nếu quạt hỏng không quay, nhiệt độ sẽ tăng cao và hệ điều hành thường sẽ tắt thiết bị để đảm bảo không có cháy nổ. Các option của lệnh xargs - n 1 số argument gửi tới mỗi chương trình, ở đây là 1 - P số process tối đa được chạy đồng thời - ở đây set bằng số CPU online = 4 python -c 'while True pass' - câu lệnh được chạy, như thấy ở hình top, các chương trình này lần lượt nhận đầu vào là 1 2 3 4. 4 chương trình sau sẽ được chạy song song python -c 'while True pass' 1 python -c 'while True pass' 2 python -c 'while True pass' 3 python -c 'while True pass' 4 Với máy có lệnh `nproc`, có thể dùng lệnh này seq $nproc xargs -n1 -P $nproc python -c 'while True pass' $ whatis nproc nproc 1 - print the number of processing units available $ dpkg -S `which nproc` coreutils /usr/bin/nproc Tham khảo - CPU count Hết. HVN at and Laptop của bạn đã có ѕẵn card onboard nhưng bạn muốn lắp thêm card màn hình rời cho laptop. Vậу ѕử dụng card rời ᴠà onboard cùng lúc có được không? Cùng tìm hiểu thông tin chi tiết qua bài ᴠiết ѕau nhé. Và có lời giải đáp cụ thể cho câu hỏi trên. Lắp thêm card màn hình cho laptopCard màn hình haу còn được gọi ᴠới nhiều cái tên như card đồ họa, chip VGA. Đâу là bộ phận хử lý thông tin hình ảnh trong máу như thông ѕố piхel, độ tương phản, chỉnh màu ѕắc… để có được hình ảnh chân thực nhất hiện ra màn hình. Để quуết định ѕức mạnh card màn hình tốt haу không thì chủ уếu dựa ᴠào chỉ ѕố GPU Graphic Proceѕѕing Unit. Có hai loại card màn hình là card onboard gắn ᴠới CPU ᴠà được lắp liền ᴠới main ᴠà một loại là card đang хem Chạу ѕong ѕong 2 card đồ họaBạn đang хem Chạу ѕong ѕong 2 card đồ họaXem thêm Cách Múa Côn Nhị Khúc Đơn Giản Toankungfu, Luуện Côn Nhị Khúc Tổng Hợp Cho Người Mới TậpLắp thêm card màn hình cho laptopThông thường khi mua máу tính là đã có ѕẵn card onboard gắn ѕẵn trong máу ᴠới hiệu năng làm ᴠiệc ổn định ᴠà giải quуết những уêu cầu làm ᴠiệc ᴠà học tập ở mức phổ thông. Còn nếu bạn muốn lắp thêm card màn hình cho laptop thì có thể được. Hiện naу, nhiều người có nhu cầu nâng cấp card màn hình laptop để có thể tải được một ѕố chương trình như game cao cấp, đồ họa nặng, dựng ᴠideo, thiết kế…..Vậу có nên nâng cấp card màn hình haу không?Câu trả lời là còn phụ thuộc ᴠào chiếc laptop của bạn. Vì ѕao lại thế? Laptop của bạn có hỗ trợ nâng cấp thì mới có thể làm được. Ví dụ như một chiếc laptop đã quá cũ CPU ở mức độ thấp thì ᴠiệc nâng cấp là không hợp lý. Thêm nữa quá trình thaу card màn hình haу хảу ra lỗi không mong muốn. Vì thế nên khi có nhu cầu nâng card màn hình cho laptop thì cần хem хét kỹ lưỡng, cần lời khuуên từ những người am hiểu máу tính. Hơn nữa, card màn hình rời giá thành cao gấp nhiều lần card thường nên bạn cần cân nhắc nhu cầu của mình cũng như tầm tài chính để có ѕự lựa chọn phù hợp. Nếu máу tính của bạn đáp ứng đủ khả năng có thể nâng cấp thì có thể mang ra hàng nhờ đội kỹ thuật tiến hành. Công ᴠiệc nàу khá phức tạp ᴠà đòi hỏi chuуên môn cao nên không tự ý làm tại dụng card rời ᴠà onboard cùng lúc có được không?Khi máу tính của bạn đã được nâng cấp ѕử dụng card màn hình rời thì ᴠẫn luôn hiện diện card onboard trong máу. Nhưng không thể ѕử dụng card rời ᴠà onboard cùng lúc được. Như bạn đã biết thì card rời có hiệu năng làm ᴠiệc cao gấp nhiều lần ѕo ᴠới card onboard có thể đảm nhiệm được nhiều chương trình, hệ điều hành nặng. Nên có thể chỉ cần dùng card rời đã thực hiện tốt các công ᴠiệc. Hơn nữa, nếu để ѕử dụng card onboard thì hiệu năng không được như mong muốn lại còn khiến cho CPU ᴠà ram chạу nhiều khiến máу tính nhanh bị nóng. Vì ᴠậу bạn nên tắt card onboard để chỉ ѕử dụng card rời. Vậу cách tắt card onboard làm như thế nào?Sử dụng card rời ᴠà onboard cùng lúc có được không?Nếu bạn đang ѕử dụng card rời Nᴠidia Control Panel thì mách bạn cách tắt card onboard ᴠới một ѕố thao tác như ѕau. Đầu tiên, bạn cần tìm phần mềm Nᴠidia Control Panel ᴠà mở ra. Mở Manage 3D ѕettingѕ —> Chọn Preferred graphicѕ proceѕѕor —> Chọn High-peformance Nᴠidia proceѕѕor —> Hoàn thành ᴠà khởi động lại máу ra còn cách tắt card màn hình onboard khác như ѕau. Nhấp chuột phải ᴠào Computer —> Chọn Deᴠice manager —> Chọn Diѕplaу adapter —> Chọn card màn hình onboard —> Nhấn chuột phải chọn Diѕable deᴠice. Vậу là đã hoàn thành ᴠà khởi động lại máу để ѕử dụng bình thường. Như ᴠậу bạn đã có câu trả lời thỏa đáng cho ᴠiệc ѕử dụng card rời ᴠà onboard cùng lúc. Việc lắp thêm card màn hình cho laptop là nhu cầu có thực tuу nhiên cũng cần lưu ý một ѕố уếu tố. Nếu còn băn khoăn ᴠề ᴠấn đề nâng cấp card màn hình laptop thì ghé trung tâm laptop Đại Phong ѕố 12 Lương Thế Vinh để được tư ᴠấn ngaу nhé. 19/06/2021 Lập trình đa luồng luôn bị coi là một chủ đề phức tạp và đáng sợ. Tuy nhiên, rất khó né tránh chủ đề này khi app của chúng ta càng ngày càng thực hiện nhiều tác vụ mà vẫn phải đảm bảo trải nghiệm người dùng. Trong series này mình sẽ cùng các bạn khám phá mọi góc cạnh của đa luồng và biến nó trở thành công cụ đắc lực. Với bất kỳ kiến thức nào, nền tảng luôn là thứ quan trọng nhất. Vậy nên, mình sẽ dành phần đầu series để nói về cách thức hoạt động của CPU và hệ điều hành. Kiến thức này sẽ giúp ta hiểu rõ hơn về bản chất của lập trình đa luồng trong iOS CPU & Core CPU là bộ não của một thiết bị điện tử. Nó nhận lệnh từ hệ điều hành và biến chúng thành các tính toán cần thiết. CPU được cấu thành bởi một hoặc nhiều Core với chức năng thực hiện các tính toán trên. Chip M1 của Apple sở hữu CPU với 8 Core Mỗi Core chỉ có thể làm duy nhất một tác vụ một lúc. Hiểu một cách đơn giản, nếu CPU là bộ não, thì Core như cánh tay của nó. Mỗi tay chỉ làm một việc tại một thời điểm như cầm sách, quẹt điện thoại, hay di chuột. Theo logic trên, ta có thể suy ra số Core tỉ lệ thuận với số tác vụ được thực thi song song. Process & Thread CPU và Core là phần cứng, và hệ điều hành là phần mềm giúp ta giao tiếp với chúng. Trong iOS, một chương trình khi chạy được tạo nên bởi một process tương ứng. Process có nhiệm vụ cung cấp các tài nguyên, tập lệnh, và vùng nhớ cần thiết cho hoạt động của chương trình đó. Các process khác nhau chạy tách biệt và không dùng chung bất cứ dữ liệu nào. Gmail và Safari là 2 process độc lập Process sở hữu một hoặc nhiều luồng. Luồng, hay còn gọi là thread, là hàng chờ của các lệnh. Mỗi khi bạn gọi function như reloadData, hay tạo biến như let language = "swift", chúng sẽ biến thành chỉ dẫn cho CPU dưới dạng nhị phân và được đặt vào thread. Các thread sẽ chuyển những chỉ dẫn đó tới CPU và sau đó CPU sẽ sử dụng Core để thực thi và thay đổi trạng thái của process. Quay lại phép ẩn dụ ở phần trước, bạn hãy hình dung bộ não đang tung hứng nhiều quả bóng với 2 cánh tay, mỗi cánh tay chỉ có thể cầm một quả bóng và ngay sau đó phải đổi sang quả bóng khác. Những quả bóng ở đây chính là thread, và hành động tung hứng cũng giống việc CPU điều khiển các Core thực hiện chỉ dẫn trong thread đó. Một Core chỉ làm việc với một thread một lúc và chỉ xử lý một chỉ dẫn trong thread đó tại bất cứ thời điểm nào. Nguồn GIPHY Điều gì sẽ xảy ra khi số tay được tăng từ 2 lên 4? Nếu câu trả lời của bạn là bộ não giờ đây có thể cầm tối đa 4 quả bóng cùng lúc thì bạn đã hiểu chính xác rồi đấy. Nguồn GIPHY sorry, đây gif hợp lý nhất mình có thể tìm được Số thread trong một process không cố định. Process có thể huỷ hoặc sinh ra thread mới khi cần thiết. Các thread trong cùng một process chia sẻ vùng nhớ và dữ liệu với nhau. Dữ liệu ở đây có thể kể đến như object, function, con trỏ địa chỉ vùng nhớ, hoặc bất kì biến nào được tạo ra. Các thread khác nhau sở hữu độ ưu tiên khác nhau. CPU chạy thread dựa theo độ ưu tiên giảm dần. Mỗi process sở hữu một tập thread riêng. Các thread trong một process hoạt động trên cùng một vùng nhớ Trong iOS, ta không làm việc với process mà chỉ có thể tương tác với thread qua class Thread. Tuy nhiên, Thread là một API bậc thấp và yêu cầu người code phải xử lý rất nhiều chi tiết phức tạp. trường hợp, bạn nên tránh sử dụng nó trực tiếp. Hãy ưu tiên các API bậc cao như Grand Central Dispatch GCD hoặc Operation. Nếu bạn thấy GCD là một thuật ngữ xa lạ thì đừng sợ, thực ra đây là một API rất thân thuộc với chúng ta. Chắc hẳn bạn đã từng dùng rồi chứ 😉 Về bản chất, khi app khởi tạo, iOS sẽ cung cấp cho nó một thread chính, gọi là main thread. Code bạn viết ra mặc định chạy trên thread này. Đây cũng là thread bắt buộc phải dùng để gọi code liên quan tới UI. Bạn có thể truy cập main thread qua override func viewDidLoad { //code mặc định chạy trên main thread = self = self callAPI } func callAPI { //vẫn đang ở trên main thread let url = URLstring "domain"! url { data, res, err in //... //hiện đang không ở main thread //... { //quay lại main thread để cập nhật UI } } } Khi bạn gọi hoặc thì các dòng lệnh ở giữa 2 dấu { } sẽ được chạy trên main thread. Ta gọi chung những dòng lệnh đó là task. Từ giờ khi dùng thread là mình muốn ám chỉ thread của process, còn Thread để biểu thị class Thread trong swift Đa luồng - Multithreading Trang bị những kiến thức trên, chúng ta đã sẵn sàng tìm hiểu đa luồng và chi tiết cách CPU cùng các Core hoạt động với nó. Multithreading là gì? Multithreading là khả năng xử lý nhiều thread cùng lúc của CPU. Khi có nhiều task khác nhau, CPU có thể làm việc với chúng đồng thời - concurrent hoặc song song - parallel. Giả sử tồn tại task A với thời gian chạy 1 phút, và task B với thời gian chạy 2 phút. Hai task A, B chạy parallel nếu CPU xử lí chúng cùng thời điểm. Tổng thời gian cần để hoàn thành 2 task sẽ là thời gian chạy của task lâu nhất, tức maxA, B = 2 phút Hai task A, B chạy đồng thời nếu CPU xử lí chúng parallel hoặc chạy một phần của task A rồi đổi sang task B và cứ thể lặp lại cho đến khi 2 task hoàn thành. Tổng thời gian chạy có thể là maxA, B = 2 phút nếu chúng thực sự chạy parallel, hoặc A + B = 3 phút nếu CPU phải đổi giữa các task. 2-Core CPU có thể chạy 2 task A và B song song trong khi 1-Core CPU phải thay đổi liên tục giữa các task Nhắc lại kiến thức phần trước, Core là nơi thực hiện các task và mỗi Core chỉ chạy 1 task tại một thời điểm. Chính vì lí do này, 1-Core CPU chỉ có thể thực thi một task một lúc, và càng nhiều Core thì CPU càng thực hiện được nhiều task. Từ đây ta có thể hiểu concurrent là làm nhiều task cùng lúc. CPU không cần đợi task A hoàn thành để bắt đầu task B. Nó đạt được điều này bằng cách chạy các task đồng thời trên nhiều Core khác nhau, hoặc liên tục chuyển giữa chúng tại 1 Core. Parallel là trường hợp đặc biệt của concurrent, khi các task thực sự được cùng xử lý tại một thời điểm. Số task tối đa có thể chạy parallel chính bằng số Core của CPU. Về mặt hiệu năng, xử lý parallel giúp giảm thời gian hoàn thành task trong khi đối với concurrent thì điều này không được đảm bảo. Một điều cần lưu ý nữa là việc đổi giữa các task của các thread khác nhau không miễn phí. Khoảng xám giữa các lần đổi task là thời gian chuẩn bị cho task mới của CPU Để đổi task, hệ điều hành phải lưu trạng thái hiện giờ của CPU, xác định task mới, thiết lập trạng thái cho task mới, load các thông tin cần thiết vào bộ nhớ và cache, load các lệnh chưa chạy hoặc đang chạy dở, và cuối cùng mới có thể thực thi task đó. Chính vì lí do này, multithread phải được dùng một cách rất cẩn trọng và có suy nghĩ. Việc lạm dụng multithread sẽ phản tác dụng và làm chậm app của bạn thay vì tăng tốc cho nó. Tại sao cần multithreading Những năm 90, máy tính phổ thông chỉ có một Core duy nhất. Điều này có nghĩa nếu không có multithreading, bạn sẽ không thể vừa nghe nhạc vừa duyệt web, hoặc không thể vừa down phim vừa làm luận án. Rất may là điều đó không phải sự thật. CPU có tốc độ xử lý hàng nghìn triệu phép tính một giây, kết hợp với multithreading, 1-Core CPU cho chúng ta ảo giác rằng ta có thể cùng lúc thao tác nhiều việc dù thực chất nó chỉ đang luân phiên xử lý các tác vụ. Ngày nay, kể cả khi máy tính sở hữu nhiều Core hơn, việc multithreading bằng cách đổi task vẫn rất phổ biến. Lý do đơn giản bởi vì luôn có hàng trăm process khác nhau chạy ngầm trong máy tính của bạn. Trong thực tế, rất khó để biết chắc chắn được khi nào các tác vụ được chạy parallel hoặc concurrent vì điều này hoàn toàn phụ thuộc vào số Core, cơ chế hoạt động của từng CPU, và hệ điều hành. iOS không cho bạn lựa chọn giữa parallel và concurrent. Bạn chỉ có thể chuyển task cho thread và hệ thống sẽ thực thi chúng tuỳ theo hoàn cảnh. Vậy nên từ giờ trở đi, mình sẽ dùng thuật ngữ concurrency danh từ của concurrent để nói chung cho cả parallel và concurrent. Race condition Multithreading không chỉ có màu hồng. Nếu bạn đã từng phải debug những lỗi khó tái hiện, hoặc lỗi thi thoảng mới gặp thì rất nhiều khả năng chúng liên quan đến concurrency. Ở phần này bài viết, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu một vấn đề kinh điển khi code đa luồng. Thread trong một process hoạt động trên cùng một vùng nhớ và chia sẻ hầu hết tài nguyên của process. Nếu tại một thời điểm, hai hoặc nhiều thread cùng truy cập và thay đổi một địa chỉ nhớ thì thứ tự truy cập của chúng sẽ ảnh hưởng đến kết quả bạn nhận được. Nói một cách khác, kết quả của tác vụ trở nên không thể đoán định và phụ thuộc vào trình tự chạy của các thread. Hiện tượng này được gọi là race condition. Hình dung bạn và một người lạ đang ở rạp phim và cùng có ý định mua vé xem Avengers. Điều gì sẽ xảy ra nếu 2 nhân viên quầy vé cùng nhấn nút một lúc? Có thể người mua được là bạn hoặc cũng có thể là người lạ kia. Nếu viễn cảnh đấy lặp lại 100 lần, không gì đảm bảo 100 lần đó kết quả đều như nhau. Trong thực tế, việc kết quả của các lệnh phụ thuộc vào sự kết hợp đan xen ngẫu nhiên của các thread gây ra rất nhiều rắc rối class UnsafeDataSource { private var model [Int] = [1, 2, 3] func removeAll { } func printFirstItem { if ! { printmodel[0] } } } Giả sử có hai thread A, B cùng đọc và thay đổi giá trị của UnsafeDataSource, thread A gọi function removeAll để xoá hết item trong model, còn thread B in item đầu tiên sau khi kiểm tra model không rỗng. Trong trường hợp A chạy xong hoàn toàn rồi mới đến B, không có gì được in ra. Nếu B chạy trước A, model[0] sẽ được in trước khi A xoá item trong model. Tuy nhiên, do trình tự thực thi của các thread không thể đoán định, hoàn toàn có khả năng B vừa check isEmpty xong thì CPU đổi sang thread A và chạy lệnh removeAll. Lúc này sẽ xảy ra crash khi CPU quay lại thread B để chạy lệnh printmodel[0] vì mặc dù B đã check isEmpty là false, điều này không còn đúng tại thời điểm model[0] thực thi vì toàn bộ item đã bị xoá Race condition khi nhiều thread cùng làm việc với UnsafeDataSource Một trường hợp hay gặp gây ra bởi race condition là Fatal error Index out of range ở hàm cellForRowat indexPath khi Nguyên nhân là do trạng thái của UITableView không đồng nhất với model do hàm reloadData và cellForRow truy cập model ở trên main thread nhưng trong lúc đó model lại bị thay đổi ở một thread khác. Class và struct bạn tạo ra mặc định không an toàn để sử dụng đa luồng. Nếu biến và các thuộc tính của chúng có thể bị thay đổi bởi bất kì thread nào thì race condition chắc chắn sẽ xảy ra. Code chạy đúng 1000 lần không có nghĩa bạn sẽ an toàn ở lần thứ 1001. Value type trong swift không phải lúc nào cũng an toàn để sử dụng đa luồng Tổng kết Chúng ta đã cùng nhau hiểu rõ hơn về cách hoạt động của CPU, Core, cũng như cách chúng kết hợp với iOS để chạy code của ứng dụng. Ta cũng biết thêm về một vấn đề nổi cộm trong multithreading là race condition. Ở những bài tiếp theo, mình sẽ nói kĩ hơn về cách sử dụng các API đa luồng trong iOS như DispatchQueue, Operation, và NSLock. Trong quá trình đó, bạn cũng sẽ được giới thiệu về các vấn đề của chúng như deadlock và priority inversion. Hẹn gặp lại ở bài viết tới ;

chạy song song 2 cpu