为什么我的OpenMP实现比单线程实现慢？

我正在学习OpenMP并发性，并尝试了我现有的一些代码。 在这段代码中，我尝试将所有for循环并行化。 但是，这似乎使程序变得更慢，比单线程版本慢至少10倍，甚至更多。

这是代码： http ： //pastebin.com/zyLzuWU2

我还使用了pthreads，它比单线程版本更快。

现在的问题是，在我的OpenMP实现中我做错了什么导致了这种放缓？

谢谢！

编辑：单线程版本只是没有所有#pragmas的版本

Answer 1

我在您的代码中看到的一个问题是，您在非常小的循环（例如，8或64次迭代）中使用OpenMP。 由于开销，这将不会有效。 如果要将OpenMP用于n-queens问题，请查看OpenMP 3.0任务和线程并行性以解决分支问题。

Answer 2

我认为您的代码太复杂了，无法在此处进行审核。 我立即看到的一个错误是它甚至不正确。 在使用omp parallel for执行求和的地方，必须使用reduction(+: yourcountervariable)将不同线程的结果正确组合在一起。 否则，一个线程可能会覆盖其他线程的结果。

Answer 3

至少有两个原因：

1. 你只做了一个非常简单的循环的8次迭代。 您的运行时将完全由设置所有线程所涉及的开销所主导。

2. 在某些地方， critical部分会引起争用; 所有线程都将尝试连续访问临界区，并相互阻塞。