Fortran LAPACK：使用DSYEV的CPU％sys使用率很高-没有并行化-正常吗？

请参阅下面的进一步更新

运行Fortran代码时，我发现系统CPU占用率一直很高。“用户CPU使用率”大约占用一个核心（系统是具有4核心/ 8线程的Intel i7，运行Linux），而系统CPU占用大约2核心（因此，总体CPU使用率约为75％）。谁能告诉我这是哪里来的，并且这是“正常”行为吗？

我使用gfortran编译代码（优化已关闭-O0，尽管那部分似乎无关紧要），并针对BLAS，LAPACK和某些（其他）C函数进行了链接。我自己的代码未使用任何并行化，链接的代码也未使用（据我所知）。至少我没有使用任何并行库版本。

该代码本身是关于组装和求解有限元系统的，并且使用了很多（？）分配和内部函数调用（matmul，dot_product），尽管总体RAM使用量非常低（〜200MB）。我不知道这些信息是否足够/有用，但是我希望有人知道那里发生了什么。

最好的问候，本

更新我想我确实找到了从LAPACK调用DSYEV的问题（部分）（在我的情况下，计算实符号矩阵A的特征值）。

program test

implicit none

integer,parameter :: ndim=3
real(8) :: tens(ndim,ndim)

integer :: mm,nn
real(8), dimension(ndim,ndim):: eigvec
real(8), dimension(ndim)   :: eigval

character, parameter    :: jobz='v'  ! Flags calculation of eigenvectors
character, parameter    :: uplo='u'  ! Flags upper triangular 
integer, parameter      :: lwork=102   ! Length of work array
real(8), dimension(lwork)  :: work      ! Work array
integer :: info   

tens(1,:) = [1.d0, 2.d0, 3.d0]
tens(2,:) = [2.d0, 5.d0, 1.d0]
tens(3,:) = [3.d0, 1.d0, 1.d0]   

do mm=1,5000000    
    eigvec=tens
   ! Call DSYEV
   call dsyev(jobz,uplo,ndim,eigvec,ndim,eigval,work,lwork,info)
enddo

write(*,*) eigvec
write(*,*) int(work(1))

endprogram test

编译和链接完成

gfortran test.f90 -o test -llapack

该程序给我％sys CPU使用率很高。谁能验证这一点（显然必须使用LAPACK来取消编码）？这是“正常”行为还是我的代码/系统/库...出了问题？

更新2受@roygvib的评论鼓励，我在另一个系统上运行了代码。在第二个系统上，无法再现高CPU sys使用情况。比较这两个系统，我似乎找不到这是从哪里来的。两者都运行相同的OS版本（Linux Ubuntu），相同的gfortran版本（4.8），内核版本，LAPACK和BLAS。“主要”区别：处理器是越野车系统上的i7-4770，另一个是处理器上的i7-870。在越野车上运行测试代码给了我％user 16s和％sys 28s的信息。在i7-870上，它是％user 16s ％sys 0s。运行代码的四倍（并行）给我约的每个进程的总体定时的其他系统上18S和手推车系统上44S。还有什么我还能找的想法吗？

更新3我认为我们越来越接近：使用指向LAPACK和BLAS库的静态链接，在另一个系统上构建测试程序，

gfortran test.f90 -O0 /usr/lib/liblapack.a /usr/lib/libblas.a -Wl,--allow-multiple-definition

并在越野车系统中运行该代码可使我的％sys时间约为0（根据需要）。另一方面，在越野车系统上使用指向LAPACK和BLAS的静态链接构建测试程序，并在其他系统上运行代码也会返回％sys CPU高使用率！显然，这些库似乎有所不同，对吧？在错误的系统上构建静态版本会导致文件大小约为18MB（！），而在另一个系统上则为100KB。我必须包括其他

-Wl,--allow-multiple-definition

仅在另一个系统上执行命令（否则会抱怨xerbla的多个定义），而在越野车系统上，我必须（明确地）链接到libpthread

gfortran test.f90 -O0 /usr/lib/liblapack.a /usr/lib/libblas.a -lpthread -o test

有趣的是

apt-cache policy liblapack*

对于两个系统返回相同的版本和回购目的地（libblas *也是如此）。还有其他想法吗？也许还有其他一些我不知道的命令来检查库版本？