如何检查PC核心数与总内存，按需选择并行或常规代码执行方式？

我希望我的应用程序检查运行它的PC的核心数量和内存总量，若数值高于特定预期值，则使用Parallel.For/Foreach、PLINQ等并行方法运行代码；若数值较低，则使用常规（非并行）方法，示例代码如下：

int corecount = Environment.ProcessorCount; 
ComputerInfo myCompInfo = new ComputerInfo(); 
var totalram = myCompInfo.TotalPhysicalMemory/ 1024 / 1024; 
if (corecount>2 && totalram>1000) { 
    //use parallel methods 
} else { 
    //use normal methods 
}

请问这种实现方式是否正确？

这个实现的核心思路是完全合理且正确的——并行计算确实会带来额外的调度开销，在资源有限的低配机器上强行使用并行，反而可能拖慢程序运行速度；而在资源充足的设备上，并行能充分利用硬件性能提升效率。不过这里有几个细节可以补充优化，让你的实现更稳健：

• 关于核心数的获取：Environment.ProcessorCount返回的是当前进程可使用的逻辑处理器数量（如果开启了超线程，数值是物理核心的2倍），用它判断并行能力是合适的，但要清楚它代表的不是物理核心数。
• 关于内存获取的替代方案：你用到的ComputerInfo来自Microsoft.VisualBasic.Devices命名空间，如果是纯C#项目，可能需要额外引用Microsoft.VisualBasic程序集。如果不想依赖这个库，可以用.NET原生方式获取总物理内存，比如通过System.Management：

  using System.Management;
  
  var searcher = new ManagementObjectSearcher("SELECT TotalPhysicalMemory FROM Win32_ComputerSystem");
  var totalRamBytes = ulong.Parse(searcher.Get().Cast<ManagementObject>().First()["TotalPhysicalMemory"].ToString());
  var totalRamMB = totalRamBytes / 1024 / 1024;
  

• 阈值的灵活调整：你设置的核心数>2和内存>1000MB是不错的起点，但最好根据业务场景微调。比如如果任务是CPU密集型，核心数阈值可以适当提高；如果是IO密集型，内存的影响可能更大，或者核心数阈值可以降低。另外，若应用需要考虑机器实时负载（比如当前CPU使用率已经很高），还可以加入动态负载检测，但对于大多数普通应用来说，基础硬件检测已经足够。
• 结合任务规模判断：并行方法本身有调度开销，如果处理的数据量很小（比如只循环几十次），即使硬件达标，并行效率可能还不如串行。建议在硬件检测基础上，再加任务规模判断——只有当任务量足够大时，才启用并行。
• 并行代码的异常处理：并行代码抛出的异常会被包装成AggregateException，和串行代码的异常处理逻辑不同，记得在并行代码块中正确捕获并处理这类异常，避免程序崩溃。

总的来说，你的基础实现方向是对的，只要根据实际需求优化上述细节，就能得到一个更实用的自适应执行逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ab Laxman