Name：表示物理CPU数
NumberOfCores：表示CPU核心数
NumberOfLogicalProcessors：表示CPU线程数
注释：VM虚拟机中的CPU选择的核心数实际是代表线程数。
CPU
CPU是指看得见的 芯片个数、也就是指主板上插CPU的插槽个数
核数 cpu cores
在每一个cpu上面,都可能有多个核(core)，每一个核中都有独立的 一套ALU、FPU、Cache 组件。所以这个概念也被称之为物理核。总的CPU物理内核数=物理CPU数*每颗CPU的内核数
线程数 processor
这个主要得益于现在的超线程技术，可以让一个物理核模拟处多个逻辑核，processor。起作用也就是当我们有多个计算任务、或者处理逻辑的时候，可以让一个计算任务使用ALU的时候，另一个则取使用FPU。这样可以充分利用物理核的各个组件。使得同一个物理核当中也可以执行多个计算任务。
总的逻辑CPU数=物理CPU个数*每颗物理CPU的核数*超线程数
总的逻辑CPU数=总的CPU物理内核数*超线程数
几核几线程
我们常说的核指的是内核个数。像上面这张图表示6核12线程。基于上面的逻辑核公式可以推算出每个内核可以运行2个线程数量。
在任务管理器中，看到其实是6个内核，但是逻辑处理器是12个，有多少个逻辑处理器，就可以开多少个线程。
线程数=逻辑处理器个数
- 一个
物理CPU可以有1个或者多个物理内核， - 一个
物理内核可以作为1个或者2个逻辑CPU。
操作系统可以使用逻辑CPU来模拟真实CPU。 在没有多核处理器的时候，一个物理CPU只能有一个物理内核， 有了多核技术，一个物理CPU可以有多个物理内核，可以把一个CPU当作多个CPU使用，即逻辑CPU。 没有开启超线程时，逻辑CPU的个数就是总的CPU物理内核数。 开启超线程后，逻辑CPU的个数就是总的CPU物理内核数的两倍。
逻辑处理器
逻辑处理器指的就是支持超线程技术的处理器在一个单核心的CPU内，利用其中空闲的执行单元，模拟出另外一个核心，使整个CPU有两个逻辑核心，从而提高整个CPU的工作效率。
注意：因为逻辑处理器是通过在一枚处理器上整合两个逻辑处理器单元，使得具有这种技术的新型CPU，有能同时执行多个线程的能力，这就是我们所说的超线程 。
单核多CPU与多核单CPU
一台计算机的处理器部分的架构
单核多CPU，那么每一个CPU都需要有较为独立的电路支持，有自己的Cache，而他们之间通过板上的总线进行通信。（一致性问题）
假如在这样的架构上，我们要跑一个多线程的程序（常见典型情况），不考虑超线程，那么每一个线程就要跑在一个独立的CPU上，线程间的所有协作都要走总线，而共享的数据更是有可能要在好几个Cache里同时存在。这样的话，总线开销相比较而言是很大的，怎么办？那么多Cache，即使我们不心疼存储能力的浪费，一致性怎么保证？
多核单CPU，那么我们只需要一套芯片组，一套存储，多核之间通过芯片内部总线进行通信，共享使用内存。在这样的架构上，如果我们跑一个多线程的程序，那么线程间通信将比上一种情形更快。
多个CPU常见于分布式系统，用于普通消费级市场的不多，多用于cluster，云计算平台什么的。多CPU架构最大的瓶颈就是I/O，尤其是各个CPU之间的通讯，低成本的都用100M以太网做，稍微好一点的用1000M以太网，再好的就用光纤等等，但无论如何速度和通量都比不上主板的主线。所以多CPU适用于大计算量，对速度（时间）不（太）敏感的任务，比如一些工程建模，或者像SATI找外星人这种极端的，跑上几千年都不着急的。而且多CPU架构更简单清晰，可以用消费级产品简单做数量堆叠，成本上有优势。而多核单CPU则适合对通讯I/O速度要求较快的应用，（相同核数量下）成本上也高一些，好像只有在超级计算机里会用到以万为单位的核心数，普通消费级产品也就是到16核封顶了，因为成本控制的原因。
实现16个逻辑CPU的原理图
线程/进程/多核CPU
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在python中，使用上述代码可以获取当前系统的逻辑cpu个数，也就是支持并发的线程个数。
这里再区分一下进程，线程，多个CPU和单个多核CPU，多个多核CPU，这些概念区别。
左图：多个物理CPU，CPU通过总线进行通信，效率比较低。
右图：多核CPU，不同的核通过L2 cache进行通信，存储和外设通过总线与CPU通信
进程是程序的一次执行过程，是一个动态概念，是程序在执行过程中分配和管理资源的基本单位，
线程是CPU调度和分派的基本单位，它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。
**联系：**线程是进程的一部分，一个线程只能属于一个进程，而一个进程可以有多个线程，但至少有一个线程；
根本区别：进程是操作系统资源分配的基本单位，而线程是任务调度和执行的基本单位
参考：