多执行绪造句

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而要怎么确定真的有跑多执行绪呢？
当然，多执行绪的程式实际上没这么简单。
写程式的时候该怎么去写多执行绪的程式呢？
而且，多执行绪的程式在编写、维护上，也都比单一执行绪的程式复杂上不少。
GigaThreadTM Technology的多执行绪架构，借着同时运作的独立执行绪，大大地提升了GPU的运算效率。
但实际上，在某些程式或未对多执行绪编译的程式而言，超线程反而会降低效能。
在一个多执行绪环境中，程式可以将它们自己分隔为同时执行的片段（叫做执行绪）。
OS/2的Presentation Manager，只是因为它是第一个为早期的Windows程式写作者（比如我自己）介绍多执行绪的环境。
有趣的是，PM实作多执行绪的局限为程式写作者提供了应该如何架构多执行绪程式的必要线索。
除了TraceMonkey外，Firefox 3.1也将支援JavaScript程式的多执行绪功能，支援新款多核心处理器，能够同时执行多道程式。
用多执行绪造句挺难的，這是一个万能造句的方法
Symbian是以EPOC为基础，而它的架构于许多桌上型操作系统相似，它包含先占式多任务、多执行绪和内存保护。
UltraSPARC T2（研发代号：Niagara II）是升阳电脑所研发的微处理器，是一颗多核心（执行核）、多线程（多执行绪）的CPU，采用开放架构。
Technology这类的能在同一个时间处理多个执行绪的功能的话，那把各自独立的工作由单一执行绪改成多执行绪，在执行的效率上，大多还是会有增进的！
OpenMP是一种能透过高阶指令，很简单地将程式平行化、多执行绪化的API；在最简单的情形，甚至可以只加一行指令，就可以将回圈内的程式平行化处理了！
等作业系统使用，其主要新功能为支援资料库复制(Replication)，多执行绪支援以及动态缓冲区(dynamic buffer)的能力，并使用全新的索引机制，可加快资料库的速度，并且扩充DAO的物件模型。
对於一般单一执行绪（single thread）的程式，多核心的处理器并没有办法提升它的处理效能；不过对於多执行绪（multi thread）的程式，就可以透过不同的核心同时计算，来达到加速的目的了！
这是glibc的主体，分布/lib与/usr/lib中，包括libc标准C函式库、libm数学函式库、libcrypt加密与编码函式库、libdb资料库函式库、libpthread行程多执行绪函式库、libnss网路服务函式库....等等。
其实Horodruin还是一款多执行绪的软体，因此在进行资料夹的同步时，它可以透过多执行绪的优势，同时对多个资料夹进行比对，加快资料同步的速度，替使用者的备份工作节省下大把时间。
CPU效能最佳化:TrueVelocity Parallel平行运算技术可将剪辑制作的工作分割成数个更小的运算任务，让视讯处理更加快速且顺畅，使用者能以更短的时间完成复杂的剪辑运算过程，让多核心CPU的多执行绪效能完全发挥到极致。
这一概念初看起来似乎没有什么用处，但是它可以让程式使用多执行绪在背景执行冗长作业，从而让使用者不必长时间地无法使用其电脑进行其他工作（有时这也许不是人们所希望的，不过这种时候去冲冲凉或者到冰箱去看看总是很不错的）！