我的教授发现了这个使用 SSE 和 OpenMP 进行 3D 线性可分内核卷积的有趣实验，并将任务交给我对我们系统的统计数据进行基准测试。作者声称串行方法的速度提高了 18 倍！可能并非总是如此，但我们预计在双核 Intel 上运行它至少会加速 2-4 倍。
唉，我们完全找不到加速。无论有没有 OpenMP，串行代码的性能总是更好。
我正在使用 Linux，并观察到某种趋势......当系统上没有其他进程正在运行时，一段时间后 loadavg 开始增加，并且 %CPU 利用率下降。
我意外遇到的另一个可能的误报......我启动了程序，然后立即暂停了它。然后我用 bg 在后台运行它，发现加速比超过 2。这种情况一直都在发生！
任何建议都会很棒。
谢谢，萨扬
您确实需要分析您的程序以识别瓶颈。您还需要以更“全面”的方式看待优化。您的性能问题可能与糟糕的设计、糟糕的编码、内存带宽限制以及许多其他问题有关，这些问题都无法通过微优化（例如使用 SIMD 代替标量代码）来解决。
从个人资料开始（为此使用Zoom 之类的工具）并从那里开始工作。
好吧，我摸索了一下，然后尝试了以下方法：我使用 -O0 选项（没有优化）编译了程序，几乎所有的 XYZ 值都得到了 2 的加速。我还可以看到我的双核上使用了 2 个线程（以前，它只使用一个）。但是现在，当我删除 OpenMP 编译指示时，我看不到任何加速，这让我很困扰，因为 SSE 应该能够大大加快速度。所以这种加速可能完全归功于 OpenMP，必须找出 SSE 失败的原因。有人告诉我，如果操作是微不足道的（也许这个词的重量是有争议的，因为它因人而异），使用 SSE 不会获得加速。但我写了一个小程序，计算 i_max_size = 64000 的 sqrt(i)/i ......并且 SSE 版本的加速比为 3.5 ~ 4.0。