为什么在openmp下实现矩阵乘法会比单线程串行执行要慢?

正牌彭于晏 2019-11-20 08:04:25

使用openmp实现并行矩阵乘法时，得到的运行时间总比串行下慢，是什么原因?

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在实现并行矩阵乘法时，需要考虑的关键因素包括任务分配策略、内存访问模式以及负载平衡。任务分配策略决定了如何将矩阵划分给各个线程，这通常涉及到矩阵的分块策略。分块大小的选择需要考虑到缓存利用率和线程间的...

实验结果表明，当矩阵行列数为 150 时，串行时间为 190ms，而 OpenMP 并行时间为 28ms，加速比为 6.79。当矩阵行列数为 250 时，串行时间为 1000ms，而 OpenMP 并行时间为 150ms，加速比为 6.67。 OpenMP 矩阵...

在本教程中，我们将探讨OpenMP如何用于实现矩阵相乘，并分析串行与并行实现的时间对比，以及计算加速比和加速效率。首先，让我们理解矩阵相乘的基本概念。矩阵相乘是线性代数中的基本运算，两个n×n矩阵相乘需要O...

在传统的单线程代码中，矩阵乘法是通过一个三层嵌套循环实现的，如`SerialMatrixMultiply`函数所示。这个函数遍历矩阵A和B的所有元素，并计算出C矩阵的对应元素。然而，这样的串行执行方式在处理大矩阵时会消耗大量...

在实现矩阵乘法的并行版本时，通常会将大的矩阵乘法任务分解为小的子任务，然后分配给多个线程执行。在"OMP并行.cpp"文件中，可能包含了使用OpenMP并行化矩阵乘法的代码示例。通常，这个程序会首先定义两个大矩阵A...

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