私は、2つのベクトルを生成し、経過時間を測定する並列スカラーを経験していました。順次スカラー積と並列スカラー積を比較していました。
seq:double scalar(int n, double x[], double y[])
for (int i=0; i<n; i++)
{
sum += x[i]*y[i];
}
平行:double scalar_shm(int n, double x[], double y[])
#pragma omp parallel for private(i) shared(x,y) reduction(+:sum)
for (i=0; i<n; i++)
{
sum += x[i]*y[i];
}
私はこれらを次々と呼んだ:
//sequential loop
for (int n=0; n<loops; n++)
{ scalar(vlength,x,y); }
//measure sequential time
t1 = omp_get_wtime() - tstart;
//parallel loop
for (int n=0; n<loops; n++)
{ scalar_shm(vlength,x,y); }
//measure parallel time
t2 = omp_get_wtime() - t1 - tstart;
//print the times elapsed
cout<< "total time (sequential): " <<t1 <<" sec" <<endl;
cout<< "total time (parallel ): " <<t2 <<" sec" <<endl;
サイクルごとにランダムなdoubleでベクトルを埋め、無関係だと思うので、その部分を削除しました。
このための出力は次のとおりです。
total time (sequential): 15.3439 sec
total time (parallel ): 24.5755 sec
私の質問は、なぜ並列のものが遅いのですか?それが遅い場合、それは何のために良いですか?このような計算がポイントだと思っていたので、もっと速くなると思っていました。
注:これはIntelCorei7-740QMで実行しました