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我已经尝试了很长时间来学习如何并行化，并且我一直在阅读很多关于 OpenMP 的笔记。所以，我尝试使用它，我得到的结果是我尝试并行化的所有位置都比串行情况慢 5 倍，我想知道为什么......

我的代码是下一个：

  • toevaluate是两列和两行长度的闪电矩阵。
  • storecallj并且storecallk只是我用来存储调用并避免额外的函数调用的两个 blitz 向量。
  • matrix是一个长度为列（cols= rows）的方形犰狳矩阵，行的长度是行（我稍后会用它来做其他事情，将它定义为犰狳矩阵更方便）
  • externfunction1是一个在此之外定义的函数，它计算 f(a,b) 函数的 (x,y) 值，其中 (a,b) 是输入， (x,y) 是输出。
  • Problem是一个字符串变量并且normal是一个布尔值。
  • resultk并且resultj是这样的向量 (x,y) 存储这些函数的输出。
  • externfunction2是在此之外定义的另一个函数，它通过评估 funcci (i=1,2) 来计算双精度，这是一个闪电多项式。该多项式在双精度：innerprod 中进行评估以给出另一个双精度：wvaluei (i=1,2)。

我认为这些都是一般性的。代码如下。

{
omp_set_dynamic(0);

OMP_NUM_THREADS=4;

omp_set_num_threads(OMP_NUM_THREADS);

int chunk = int(floor(cols/OMP_NUM_THREADS));

#pragma omp parallel shared(matrix,storecallj,toevaluate,resultj,cols,rows, storecallk,atzero,innerprod,wvalue1,wvalue2,funcc1, funcc2,storediff,checking,problem,normal,chunk) private(tid,j,k)
    {

        tid = omp_get_thread_num();
        if (tid == 0)
        {
            printf("Initializing parallel process...\n");
        }
        #pragma omp for collapse(2) schedule (dynamic, chunk) nowait
        for(j=0; j<cols; ++j)
        {
            for(k=0; k<rows; ++k)
            {
                    storecallj = toevaluate(j, All);
                    externfunction1(problem,normal,storecallj,resultj);
                storecallk = toevaluate(k, All);
                storediff = storecallj-storecallk;
                if(k==j){
                    Matrix(j,k)=-atzero*sum(resultj*resultj);
                }else{
                    innerprod =sqrt(sum(storediff* storediff));
                    checking=1.0-c* innerprod;
                    if(checking>0.0)
                    {
                        externfunction1(problem,normal, storecallk,resultk);
                        externfunction2(c, innerprod, funcc1, wvalue1);
                        externfunction2(c, innerprod, funcc2, wvalue2);
                        Matrix(j,k)=-wvalue2*sum(storediff*resultj)*sum(storediff*resultk)-wvalue1*sum(resultj*resultk);
                    }
                }
            }
        }
    }
}

而且速度很慢。我尝试过的另一件事是：

for(j=0; j<cols; ++j)
{
    storecallj = toevaluate(j, All);
    externfunction1(problem,normal,storecallj,resultj);
   #pragma omp for collapse(2) schedule (dynamic, chunk) nowait
    for(k=0; k<rows; ++k)
    {
        storecallk = toevaluate(k, All);
        storediff = storecallj-storecallk;
       ...

我使用动态是为了避免出现问题，以防要评估的总点数不是 4 的倍数。

有人可以帮我理解为什么这么慢吗？

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