什么可以阻止多处理提高速度 - OpenMP？

Posted 2023-02-22

【中文标题】什么可以阻止多处理提高速度 - OpenMP？

【英文标题】：What can prevent multiprocessing from improving speed - OpenMP?

【发布时间】：2015-06-03 09:14:44

【问题描述】：

我正在扫描向量的每一个排列，我想多线程处理这个过程（每个线程都会扫描一些向量的所有排列）。 我设法提取了不会加速的代码（我知道它没有做任何有用的事情，但它重现了我的问题）。

int main(int argc, char *argv[])

    std::vector<std::string *> myVector;
    for(int i = 0 ; i < 8 ; ++i)
        myVector.push_back(new std::string("myString" + std::to_string(i)));
    
    std::sort(myVector.begin(), myVector.end());

    omp_set_dynamic(0);
    omp_set_num_threads(8);
#pragma omp parallel for shared(myVector)
    for(int i = 0 ; i < 100 ; ++i)

        std::vector<std::string*> test(myVector);
        do //here is a permutation
         while(std::next_permutation(test.begin(), test.end())); // tests all the permutations of this combination

    
    return 0;

结果是：

1 thread : 15 seconds
2 threads : 8 seconds
4 threads : 15 seconds
8 threads : 18 seconds
16 threads : 20 seconds

我正在使用具有 8 个内核的 i7 处理器。我无法理解 8 个线程为什么会比 1 个线程慢...我认为创建新线程的成本并不高于经历 40320 个排列的成本。那么发生了什么？

【问题讨论】：

发布真实代码，或对其进行分析。你在一个循环中什么都不做，设置线程组和并行运行循环有它的开销。另外，你编译优化了吗？你还做了一件非常非常奇怪的事情。为什么要在每个循环中复制指针？！

我知道循环中没有任何内容，但我提供的时间测量是使用下面的代码计算的。每次迭代都有 40320 次排列，这一事实足以看出线程数之间的差异。 （是的，优化已开启，否则两个线程不会更快）

“是的，优化已开启，否则两个线程不会更快” - 这是一个错误的假设，那里没有逻辑链接。 “每次迭代都要经过 40320 个排列，这一事实足以看出线程数之间的差异。” - 证明给我看。我说 40320 次无事可做需要 0 次。

@luk32 虽然我同意你的推理，但如果我们看看时间安排，我们可以看到有相当多的工作正在完成。每次迭代应花费约 150 毫秒。尽管如此，Arcyno，如果您发布完成工作的代码，它将帮助其他试图重现确切问题的人。

@Arcyno 看here。注意 Kerrek SB 的评论。不要浪费时间分析调试/非优化代码。

【参考方案1】：

感谢大家的帮助，我终于找到了答案：

有两个问题：

快速性能分析显示大部分时间都花在std::lockit 上，这是用于在 Visual Studio 上进行调试的东西。为了防止这种情况发生，只需添加此命令行/D "_HAS_ITERATOR_DEBUGGING=0" /D "_SECURE_SCL=0"。这就是为什么添加更多线程会导致时间损失 开启优化有助于提高性能