OpenMP num_threads（1）执行速度快于无OpenMP

Question

我在各种情况下运行我的代码，导致我认为是奇怪的行为。我的测试是使用HT的双核英特尔至强处理器。

否的OpenMP '的#pragma' 语句，总运行时间=507秒

对于OpenMP '的#pragma' 语句中指定1个芯，总运行时间=117秒

对于OpenMP“的#pragma '语句中指定2芯，总运行时间=150秒

对于OpenMP‘的#pragma’语句中指定3芯，总运行时间=157秒

使用OpenMP'#pragma'语句指定4核心，总运行时间= 144秒

我猜我不明白为什么注释掉我的openmp行会导致程序在1线程之间变慢，而没有使用openmp和1线程用openmp。

所有我改变之间：

//#pragma omp parallel for shared(segs) private(i, j, p_hough) num_threads(1) schedule(guided) 

and... 

#pragma omp parallel for shared(segs) private(i, j, p_hough) num_threads(1,2,3,4) schedule(guided) 

不管怎么说，如果任何人有任何想法，为什么这可能会发生，请让我知道！

感谢您的帮助，

布雷特

编辑：我会解决的一些评论在这里

我使用NUM_THREADS（1），NUM_THREADS（2）等。

经过进一步调查，事实证明，根据代码中是否包含“schedule（引导）”行，我的结果不一致。

- 当我使用计划（引导）行时，无论线程数量多少，我都会生成最快的解决方案。 - 当我使用默认调度程序时，我的结果显着变慢并且数值不同 -随着线程数的增加无法获得进度（指导）改进 - 没有调度（指导）我通过添加线程获得改进

我想我还没有找到一个足够好的描述什么时间表（指导）为我做的，我明白，它试图分裂循环，使最耗时的迭代首先发生，这应该有一个效果一个线程等待其他人完成迭代的最少时间。

似乎对于我的〜900迭代循环，当我使用schedule（引导）时，我只处理〜200次迭代，其中没有计划（指导），我正在处理所有900次迭代。有什么想法吗？

Answer 1

OpenMP具有显着的同步开销。我发现，除非你有一个很大的工作，并且没有内部循环同步的大循环，否则使用OpenMP通常是不值得的。

我认为，当您将线程数设置为一个（1）时，OpenMP只是对实施该循环的OpenMP过程执行过程调用，因此开销很小，性能基本上与非OpenMP案件。

否则，我认为OpenMP的设置了一些信号灯，并等待“工人”线程醒来，同步它们对数据结构的访问，告诉他们什么环路参数设置，然后调用该做的工作常规，当他们完成大量的工作，他们再次发出主线程信号。这种同步必须发生在一个线程所做的每个工作块上，同步成本并不是微不足道的。

使用静态调度选项可以帮助减少调度/同步开销，尤其是当循环迭代的数量是相对于核的数量大。