c++ - 使用#pragma omp parallel 让程序变慢

Question

我的 C++ 程序大约需要 300 秒才能运行。在我的程序中，我需要 cwis 划分我的 vector 。 VS 分析器告诉我们这大约需要 15% 的运行时间。这是代码:

template <class T> myVector<T> cWisDivide(myVector<T> &vec1, 

myVector<T> &vec2)
{
    try
    {
        if (vec1._rows == vec2._rows)
        {
            myVector<T> result(vec1._rows);
            //#pragma omp parallel for 
            for (int r = 1; r <= vec1._rows; r++)
            {
                if (vec2(r) != 0)
                {
                    result(r) = vec1(r) / vec2(r);
                }
                else
                {
                    throw std::runtime_error("");
                }
            }
            return result;
        }
    }
    catch (const exception &e)
    {
        ....
    }
}

这个函数被调用了很多次。如果我在循环之前使用 #pragma ...，CPU 使用率会保持 100% 大约 350 秒。这比按顺序运行程序所花费的时间还多。

如果有人能帮助我解决这个问题，我将不胜感激。

Answer 1

这可能会以多种方式出错:

1. 在不知道 result 类型的情况下，可能必须内置障碍以避免在修改它时出现竞争条件——您可以通过在之后合并并行结果 vector 来避免这种情况。
2. vec1 和 vec2 vector 的复制开销可能大于性能奖励。

总而言之，这是一个关于可并行 vector 类型的问题——请参阅您选择的 openMP 文档以了解有关可并行访问类型的更多信息。