请教一个OpenMP并行计算的问题，为什么并行后反而比串行更慢一倍

[luxiaofan1986]

我的程序代码是：

void wd(int N,double *h,double *g,double *c0,double *c,double *d)
/* wavelet decomposition 小波分解 */
{
int k,n,l;
#pragma omp parallel for
for(k=0;k<N;k=k+2)
{
double ck=0.0,dk=0.0;
for(l=0;l<8;l++)
{
n=k+l;
ck=ck+c0[n%(N+1)]*h[l];
dk=ck+c0[n%(N+1)]*g[l];
}
c[k]=ck;
d[k]=dk;
}

}

//h，g分别是两个滤波器系数 前面有db4函数产生这两个系数


为什么我这样运行了并行的速度反而比串行慢一倍呢？？
如果我想在内层再做一次并行的话该怎么办呢？？

希望各位师傅帮帮忙，我刚开始学习OpenMP，一些OpenMP的内容看了，但是实际操作总是出现问题，希望大家指导

[intel_www]

N的值大小在什么数量级？函数wd是不是被调用很多次？如果N多数时候不大且wd的调用次数很多是parallel overhead就会很大，这样就会出现并行反而比串行慢的情况

[peaokelvin]

首先应当把并行域内的该私有化的变量进行私有化，如果这个函数整体运行时间很短的话，不建议你进行并行，根据我的经验，如果外层循环N<10*线程数，那么应该不会有很好的并行效果，当然如果是慢了一倍，那就不对了，建议你在运行的时候观察cpu的使用情况，如果是linux下，打top然后按1，进行观察；如果是windows直接在人物管理器中看一看。

[y456789]

并行化后慢一倍很正常,慢更多的可能性都有. 请注意并行粒度.