如何提升cpu运行效率
如何让电脑系统运行更快更稳定？
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cpu参与方式？
1. 通道方式 DMA方式的出现已经减轻了CPU对I/O操作的控制，使得CPU的效率有显著的提高， 而通道的出现则进一步提高了CPU的效率。这是因为，CPU将部分权力下放给通道。通 道是一个具有特殊功能的处理器，某些应用中称为输入输出处理器(IOP)，它可以实现 对外围设备的统一管理和外围设备与内存之间的数据传送。这种方式与前述例子的第 四种方法相仿，大大提高了CPU的工作效率。然而这种提高CPU效率的办法是以花费更 多硬件为代价的。
2. 外围处理机(PPU)方式 外围处理机(PPU)方式是通道方式的进一步发展。由于PPU基本上独立于主机工作 ，它的结构更接近一般处理机，甚至就是微小型计算机。在一些系统中，设置了多台 PPU，分别承担I/O控制、通信、维护诊断等任务。从某种意义上说，这种系统已变成 分布式的多机系统。
nodejs，密集计算会飙高cpu，那么有没有什么方案可以尽可能的优化？
密集计算会彪高cpu，这种情况是正常的。相当于你拿很重的东西必须要这么大的力气才拿得起。
优化:
分析代码确保没有空耗cpu的无用代码，比如无限循环等。
通过一些算法进行优化，比如一些空间换时间的算法。
并行计算(因为nodejs不能直接操作线程，可以使用child_process多进程模式利用多核运算)。
如果优化代码不能实现预想的效果，可以考虑c 这种运行效率比v8更高的实现，通过node-gyp编译为原生模块。
nodejs对于cpu密集计算可怕之处是堵塞eventloop，导致后续任务无法执行，无法发挥并发优势，对于一个处理请求的服务器是致命的。解决这个问题可以使用child_process创建子进程，或者换计算能力更强的机器提供微服务。
我们碰到过ngnix的类似情况，可能有参考意义。该服务器提供设备固件上传功能，用户可以通过设备的网页前端上传设备固件，以后后端程序将固件升级到设备。
设备的固件大概有100多M大小，我们在ngnix服务端编写LUA脚本接受前端网页提交的数据包。
在整个接受过程中CPU的占用率高达100%，设备整体反应变慢，甚至偶尔崩溃重启。后来我们研究了ngnix相关配置，没有找到相关的配置，甚至交叉编译了相关的模块，也只能配置下载的负荷。
后天我们修改LUA脚本，在收到一个数据包处理之后，sleep毫秒级时间，整个上传数率稍有下降，但是cpu利用率下降到了40%左右，系统稳定性大大增加。
我想node.js应该也是类似原因，楼主也可以用这种思路，在做一段时间运算以后，sleep一段时间，释放资源给系统。
如果是多核cpu，楼主可以做一些合理配置。
密集计算的逻辑直接用c 写