我想在这里补充另一个观点。答案取决于这个问题是假设弱缩放还是强缩放。

从维基百科:

弱伸缩性:对于每个处理器的固定问题大小，解决时间如何随着处理器数量的变化而变化。

强伸缩性:对于固定的总问题规模，解决时间如何随着处理器数量的变化而变化。

If the question is assuming weak scaling then @Gonzalo's answer suffices. However if the question is assuming strong scaling, there's something more to add. In strong scaling you're assuming a fixed workload size so if you increase the number of threads, the size of the data that each thread needs to work on decreases. On modern CPUs memory accesses are expensive and would be preferable to maintain locality by keeping the data in caches. Therefore, the likely optimal number of threads can be found when the dataset of each thread fits in each core's cache (I'm not going into the details of discussing whether it's L1/L2/L3 cache(s) of the system).

即使线程数超过内核数，这也是成立的。例如，假设程序中有8个任意单位(AU)的工作将在4核机器上执行。

案例1:运行四个线程，每个线程需要完成2AU。每个线程需要10秒来完成(有很多缓存丢失)。对于四个内核，总时间为10s (10s * 4个线程/ 4个内核)。

情况2:运行8个线程，每个线程需要完成1AU。每个线程只需要2s(而不是5s，因为缓存丢失的数量减少了)。如果是四核，总时间为4s (2s * 8线程/ 4核)。

我简化了这个问题，忽略了其他答案中提到的开销(例如，上下文切换)，但希望您明白，根据您正在处理的数据大小，拥有比可用内核数量更多的线程可能是有益的。

一次4000个线程是相当高的。

答案是肯定的，也不是。如果您在每个线程中执行大量阻塞I/O，那么是的，您可以在每个逻辑核心中执行3或4个线程时显示显著的加速。

If you are not doing a lot of blocking things however, then the extra overhead with threading will just make it slower. So use a profiler and see where the bottlenecks are in each possibly parallel piece. If you are doing heavy computations, then more than 1 thread per CPU won't help. If you are doing a lot of memory transfer, it won't help either. If you are doing a lot of I/O though such as for disk access or internet access, then yes multiple threads will help up to a certain extent, or at the least make the application more responsive.

如果你的线程不做I/O，同步等，没有其他的运行，1个线程一个核可以让你获得最好的性能。然而，情况很可能并非如此。添加更多的线程通常会有所帮助，但在某种程度上，它们会导致性能下降。

Not long ago, I was doing performance testing on a 2 quad-core machine running an ASP.NET application on Mono under a pretty decent load. We played with the minimum and maximum number of threads and in the end we found out that for that particular application in that particular configuration the best throughput was somewhere between 36 and 40 threads. Anything outside those boundaries performed worse. Lesson learned? If I were you, I would test with different number of threads until you find the right number for your application.

有一件事是肯定的:4k线程将花费更长的时间。这有很多上下文转换。

实际性能取决于每个线程的自愿屈服程度。例如，如果线程根本不做I/O，也不使用任何系统服务(即它们100%受cpu限制)，那么每个核1个线程是最优的。如果线程执行任何需要等待的操作，那么您必须试验以确定最佳线程数。4000个线程会导致大量的调度开销，所以这可能也不是最优的。

从计算和内存限制的角度(科学计算)来说，4000个线程会让应用程序运行得非常慢。部分问题是上下文切换的开销非常高，而且很可能是内存位置非常差。

但这也取决于您的体系结构。我听说Niagara处理器应该能够使用某种先进的流水线技术在单核上处理多个线程。但是我没有使用这些处理器的经验。

我同意@Gonzalo的回答。我有一个不做I/O的进程，下面是我的发现:

请注意，所有线程都工作在一个数组上，但范围不同(两个线程不访问相同的索引)，因此如果它们工作在不同的数组上，结果可能会有所不同。

这台1.86版本的机器是一台带有SSD的macbook air。另一台mac是一台iMac，硬盘正常(我想转速是7200转)。这台装有windows操作系统的机器还有一个7200转的硬盘。

在这个测试中，最佳的数量等于机器中的核数。