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我正在尝试使用 OpenMP 将高斯消除与旋转并行化。

以下是我编写的代码的相关部分：

struct timeval tvBegin, tvEnd;
gettimeofday(&tvBegin, NULL);

for (k=1; k<=n-1; ++k) {

 amax = (double) fabs(a[k][k]) ;
 m = k;
 for (i=k+1; i<=n; i++){   /* Find the row with largest pivot */
           xfac = (double) fabs(a[i][k]);
           if(xfac > amax) {amax = xfac; m=i;}
 }
 if(m != k) {  /* Row interchanges */
             rowx = rowx+1;
             temp1 = b[k];
             b[k]  = b[m];
             b[m]  = temp1;

             for(j=k; j<=n; j++) {
                   temp = a[k][j];
                   a[k][j] = a[m][j];
                   a[m][j] = temp;
             }
  }
    #pragma omp parallel for private(i,j)
    for (i=k+1; i<=n; ++i) {
      xfac = a[i][k]/a[k][k];

           for (j=k+1; j<=n; ++j) {
               a[i][j] = a[i][j]-xfac*a[k][j];
           }
      b[i] = b[i]-xfac*b[k];
   }                 matrix_print_off (n, n, a);}        

}

gettimeofday(&tvEnd, NULL);
printf("\nTime elapsed in ms: %d\n", diff_ms(tvEnd, tvBegin));

我用 1000*1000 矩阵测试了这段代码。在 4 核机器上运行此代码（通过 diff_ms 测量）所花费的平均时间与此代码的顺序版本（无编译指示）相同（2142 毫秒）。由于这里发生了巨大的并行化，因此不应该是这种情况。你能告诉我我哪里出错了吗？

作为参考，我还附上了下面的 diff_ms 函数。

int diff_ms(struct timeval t1, struct timeval t2)
{
    return (((t1.tv_sec - t2.tv_sec) * 1000) + 
        (t1.tv_usec - t2.tv_usec)/1000);
}

谢谢！

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在您的并行部分内，您有matrix_print_off(). 假设您的打印功能是线程安全的，这将显着减少您可以实现的并行度。另外，如果matrix_print_off()使用阻塞 IO，那么这个函数的时间可能会支配你函数的其余部分。

于 2013-02-23T17:21:53.917 回答