# 14.13 在多核心上并行计算
 
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。

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）

```go
func DoAll(){
    sem := make(chan int, NCPU) // Buffering optional but sensible
    for i := 0; i < NCPU; i++ {
        go DoPart(sem)
    }
    // Drain the channel sem, waiting for NCPU tasks to complete
    for i := 0; i < NCPU; i++ {
        <-sem // wait for one task to complete
    }
    // All done.
}

func DoPart(sem chan int) {
    // do the part of the computation
    sem <-1 // signal that this piece is done
}

func main() {
    runtime.GOMAXPROCS(NCPU) // runtime.GOMAXPROCS = NCPU
    DoAll()
}
    
```
- `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。

- `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)）

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)）。


## 链接

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- 下一节：[并行化大量数据的计算](14.14.md)
