c++ - 使用 openmp 无法达到所需的速度

Question

我正在尝试使用 openmp 指令来并行化一段代码，但无法实现任何加速。以下是我尝试并行化的代码片段:

#pragma omp parallel private(i,j) shared(a,x,n) default(none)
{
  for(j=n-1;j>=0;j--)
  {
    x[j] = A(j,n,n)/A(j,j,n);
   #pragma omp for schedule(dynamic)
    for (i=0;i<=j-1;i++)
    {
      A(i,n,n )= A(i,n,n) - A(i,j,n)*x[j];
    }
 }
}

n的值为1000。A(i,n,n)是定义的宏，用于访问数组a。 当我增加线程数量时，执行时间会增加或保持不变。我正在使用的机器有 4 个核心。令我惊讶的是，即使线程数为 2，速度也没有提高。 我无法弄清楚我做错了什么？

Answer 1

由于n>>#CPUs(我不认为你有1000个CPU)，并行化内部循环是不明智的。在您的示例中，您在每次迭代时重新分配工作。 相反，并行化外循环是更明智的做法。这样，x[j] 的值不会由不同线程同时更新(如 Zulan 提到的)，并且您将需要更少的工作重新分配。 在这种情况下，使用动态调度是明智的，因为每次迭代的工作量都会发生变化。

• 注意:您必须更改计算顺序，当前实现不允许您将并行化移动到外循环，因为所有线程都将更新相同的值 (A[i][ n][n])。

虽然创建线程确实需要时间，但线程不会在每次迭代时重新创建。它们仅在顶部 #pargma 语句上创建一次，并为整个后续子句同时运行。