多处理时序不一致

Question

我有大约100个过程。每个进程包含10个输入（逻辑表达式），每个进程的任务是找到解决每个逻辑输入的最快启发式算法（我有大约5个启发式算法）。
单独运行每个进程时，结果与并行运行所有进程时不同（使用python p1.py&；python p2.py&；…）。例如，当单独运行进程时，输入1（在p1中）发现第一个启发式算法是最快的方法，但当并行运行时，相同的输入发现第五个启发式算法更快！
原因可能是CPU会在并行进程之间切换，并且会弄乱时间安排，所以它不能给出每个启发式算法用来解决输入的正确时间吗？
解决办法是什么？减少一半的进程数能减少错误的结果吗？（我在服务器上运行程序）

Answer 1

操作系统必须在数量少得多的cpu上调度所有进程。为此，它在每个CPU上运行一个进程，时间很短。之后，操作系统将进程调度出去，让其他进程运行，以便为进程分配公平的运行时间。因此，每个进程都必须等待CPU上一个正在运行的插槽。这些等待时间取决于等待运行的其他进程的数量，而且几乎不可预测。你知道吗

如果您使用时钟时间进行测量，等待时间将污染您的测量。为了更精确的测量，您可以询问操作系统进程使用了多少CPU时间。函数time.process_time()就是这样做的。你知道吗

在进程之间切换需要时间。多个进程访问相同的资源（文件、硬盘、CPU缓存、内存等）需要时间。对于CPU受限的进程，运行的进程比CPU多几个数量级会降低执行速度。如果启动的进程比CPU的数量稍微少一些，您将获得更好的结果。备用CPU仍然可以用于操作系统或其他一些无关程序所需的工作。你知道吗