OpenMP num_threads（1）的執行速度比沒有OpenMP快

Question

我已經在各種情況下運行我的代碼，導致我認為這是奇怪的行為。 我的測試是在具有HT的雙核Intel Xeon處理器上進行的。

沒有OpenMP'#pragma'語句，總運行時間= 507秒

使用OpenMP'#pragma'語句指定1個內核，總運行時間= 117秒

使用OpenMP'#pragma'語句指定2個內核，總運行時間= 150秒

使用OpenMP'#pragma'語句指定3個內核，總運行時間= 157秒

使用OpenMP'#pragma'語句指定4個內核，總運行時間= 144秒

我想我無法弄清楚為什么注釋掉我的openmp行會導致程序在沒有openmp的1個線程和使用openmp的1個線程之間速度如此之慢。

我要更改的只是以下兩者之間：

//#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)

無論如何，如果有人知道為什么會發生這種情況，請告訴我！

謝謝你的幫助，

布雷特

編輯：我將在這里解決一些評論

我正在使用num_threads（1），num_threads（2）等。

經過進一步的調查，結果表明，根據代碼中是否包含“計划（引導）”行，我的結果不一致。

-當我使用schedule（guided）行時，無論線程數量如何，我都會生成最快的解決方案。 -當我使用默認的調度程序時，我的結果會明顯變慢並且取不同的值-在增加線程的情況下，進度表（指導）的改進不會得到改善-在沒有進度表（指導的情況下），添加線程的改進會得到改進

我想我還沒有找到足夠的時間表（指導）對我的功能的描述，我確實知道它會嘗試拆分循環，以便最耗時的迭代首先發生，而效果應該最小一個線程等待其他線程完成其迭代的時間。

看來，對於我的約900次迭代循環，當我使用schedule（指導）時，我僅處理約200次迭代，而沒有使用schedule（指導）時，我將處理所有900次迭代。 有什么想法嗎？

Answer 1

OpenMP具有顯着的同步開銷。 我發現，除非你有一個非常大的環路，做了很多工作，並具有無環路內同步，那么它通常是不值得使用OpenMP。

我認為將線程數設置為一（1）時，OpenMP只是對實現循環的OpenMP過程進行了過程調用，因此開銷很小，並且性能與非OpenMP情況基本相同。

否則，我認為OpenMP會設置一些信號量，然后等待“工作程序”線程醒來，同步它們對數據結構的訪問，告訴他們要設置哪些循環參數，然后調用完成工作的例程以及何時完成這些工作。工作時，它們再次向主線程發出信號。 這種同步必須在線程執行的每個工作塊中發生，並且同步開銷是不小的。

使用STATIC調度選項可以幫助減少調度/同步開銷，尤其是在循環迭代的次數相對於內核數較大的情況下。