电脑是32核的，但是decomposePar分了128个也能算起来？并且最多能分到196
之前在网上看到的资料都是说有几个核就分几个块，比较疑惑，是我对并行计算以及核心数的理解有错误吗？
还未比较二者计算速度的差别。
想请大佬解惑~~~ 
配置如下，版本为openfoamv-2112
在很多时候我们所直呼的 N核并行 不一定是真的在用N个物理CPU核心，为什么呢？有如下的原因
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在一台计算机上，用户启动MPI并行程序时只能指定进程数，而不能指定核心数。进程是一个软件概念，我们运行的程序都会以进程的形式运行在计算机中，但是单纯谈论进程还没有涉及到硬件，启动程序之后，这些软件进程才会占用CPU资源，进而执行计算，此时才涉及硬件。而为什么很多时候我们把 mpirun -np N progeam 这样的方式叫做使用N核并行，是因为那些人（土豪）真的有这么多核心（大于等于N个），把需要联系的概念给简化了
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楼主也提到32核心的电脑，计算域分解为128块也可以算，而且还能最大分解到196块，事实上这样是可以进行计算的，因为即使不做计算任务，一台正在运行的计算机也会运行很多进程，很多时候这些进程数比核心多，是因为操作系统在帮你调度，所以假设除CPU外其他所有硬件资源不受限制，那么装了一个32核心的电脑可以运行无数进程
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接着楼主第二个问题，具体划分多少，这个取决于划分方式，不同的方式不一样，不过有一个宗旨就是尽可能减少通信，另外就是如果控制节点也做计算（比如我们拿自己的电脑算），尽量不要把资源占满，因为即使什么都不干，长时间待机都有可能蓝屏（比如菊硬
），而我们需要做计算任务，不要把资源占满，留一两个核心给操作系统机动。当然超过了能不能算以及性能等衍生问题，具体分体具体分析，一般如果单进程占用资源过多可能会影响操作系统稳定 -
速度差异，这个看进程数和核心数，科学计算一般是CPU密集型任务，数据的计算量要远大于数据总量的，一核心对应一进程是比较理想的，进程数大于核心数，那么有些进程就要排队了，排队就意味着没有占用CPU，也就是没有计算
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关于超线程，对科学计算来说用处基本不大，因为CPU密集型任务需要长时间占用CPU，很少涉及进程调度，况且频繁的上下文切换也会使性能下降，这是其一；其二是超线程技术并没有增加ALU，他增加的是寄存器，是用来保存等待占用CPU的上下文的。而超线程能够发光的地方是频繁的多任务切换（比如一边选歌试听，一边看电影，旁边还开着几个PDF阅读器翻论文，还打开微信聊着天等），这种需要频繁调度需要不停地进行上下文切换，当然电脑的速度不会让用户感觉到延迟，使用体验得到极大的提升
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其他技术，OpenMP，CUDA等具体问题具体分析，就不展开了
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也是一家之言，欢迎交流
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一般来说CPU核心数小于网格分区数量都是可以的。