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我使用 OpenMP 和 Intel TBB 并行化了图像卷积和 lu 分解。我正在1-8个核心上测试它。但是，当我通过分别使用 set_num_threads(1) 和 task_scheduler_init InitTBB(1) 指定一个线程来在 OPenMP 和 TBB 中的 1 个内核上尝试它时；由于 TBB 开销，与顺序代码相比，TBB 性能显示出一些小的下降，但令人惊讶的是，OpenMP 在单核上没有显示任何开销，并且性能与顺序代码完全相同（使用 Intel O3 优化级别）。我正在使用 OpenMP 循环的静态调度。这是现实的还是我做错了什么？

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如果仅使用一个线程运行 OpenMP 运行时，它可能不会创建任何线程。

此外，仅使用 OpenMP 并行化指令有时也会使串行代码运行得更快，因为您实际上是在为编译器提供更多信息。例如，工作共享结构告诉编译器循环的迭代是相互独立的，它可能无法自行推断，并且允许编译器使用更积极的优化策略。当然，并非总是如此，但我已经看到它发生在“真实世界的代码”中。

于 2011-10-01T18:32:47.250 回答
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关于 OpenMP 的事情是编译器为您完成工作，它需要对顺序代码进行最少的修改，并且如果分配给每个线程的任务非常大，通常会给出一些不错的结果。我建议尝试在 c++11 上使用 Pthread 或线程测试您的代码并查看结果。

于 2015-01-31T20:51:44.380 回答
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OpenMP 将代码的装饰部分（#pragma omg for/parallel）分叉到主线程（也可以在没有 OpenMP 的情况下执行）和其他线程中。

如果您配置为仅使用 1 个线程，则这只是主线程，在没有 OpenMP 指令的情况下执行。没有开销，因为执行路径没有分叉。

于 2012-06-14T11:12:29.533 回答
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OpenMP 是编译器完成所有工作的地方。如果编译器知道它将始终是串行代码，它可以完全合法地跳过所有并行位。

TBB 据我了解，它基本上只是一个库。它总是需要用必要的部分来装饰你的算法，以并行和串行运行它。

于 2011-09-04T18:45:39.220 回答