如果一台计算机使用多个CPU进行计算，系统并不总是需要使用所有的CPU.

下面的图片显示了一个多CPU/线程工作方式的例子。

有些计算只由一个CPU/线程（母线程）执行。 在这段时间里，CPU的利用率很低。

有些部分需要多个CPU/线程（平行区域）。 在这段时间里，CPU的利用率很高。

如果在OpticStudio中为计算配置了N-cores，OpticStudio不会就获得N-cores。

这是因为操作系统决定了应用程序可以使用多少个内核。

OpticStudio将根据配置从Windows请求资源。

在大多数情况下，OpticStudio并不能获得所有的资源。

在计算方面，更多的内核并不意味着更快的计算。

这取决于你在做什么样的计算。 如果计算不需要这么多的资源，而且核心/线程的数量超过了需要，那么将数据分配给每个线程的时间会更长。

您可以设置OpticStudio在计算过程中可以使用的内核数量。 然而，如上所述，你将只得到所要求的一部分资源。

有一个平行计算的理论叫做阿姆达尔定律。

X轴代表处理器的数量。

Y轴代表加速。

不同的颜色代表方案/计算的视差部分的显示。

可以看出，使用2到32个内核可以提高速度，但使用更多的内核并不能提高很多速度。

就实际计算而言，它更为复杂。

可能影响速度的因素有：核心数量、光学系统（有多少种计算可以并行进行）、OpticStudio可以获得的资源数量，由操作系统决定硬件规格等。

以上只是可能影响速度的一般因素。