我正在阅读我的并行系统课程的教科书，我发现了这两个流行的概念：
谁能告诉我区别？对我来说，Tseq 在语义上（实际上）等于 Tpar(1)
回答后更新：
我想我理解了其中的区别，但我还有一个问题：我正在优化this 代码。为了使我的并行版本平衡良好，使用了近似结果。差异非常很小，可以忽略不计，但工作负载得到了极大的平衡，可伸缩性也因此大大提高。
此外，我做了一些优化，比如使用原始指针而不是原始代码中使用的基于它们的数据结构（例如cv::Mat）。
所以我的问题是：为了衡量加速，我应该使用原始代码（我链接的那个）还是像作弊一样？
【问题讨论】：
标签： performance parallel-processing scalability
与顺序执行相比，并行度为 1 的并行执行仍会产生一些开销。想象一下：
gcc code.c
./a.out
对
gcc code.c -fopenmp
OMP_NUM_THREADS=1 ./a.out
由于需要在每个并行部分上执行代码，检查应生成的线程数，后者可能会更慢。
与顺序代码相比，您甚至可能需要完全不同的并行代码实现。
关于您的编辑：
最重要的是要清楚和诚实地说明您要比较的内容！我认为最好的方法是将一般优化的加速与并行化工作分开。如果您只有未优化的串行和优化的并行版本，请使用优化的并行版本，例如编译时不使用 OpenMP 作为并行加速的基线。
【讨论】：
Speedup 告诉您并行算法可以比其顺序算法快多少。可扩展性告诉您添加硬件时并行算法的性能如何。
注意两个公式与 what 的区别，您正在比较并行算法：在可扩展性公式中，您正在比较具有 N 个 CPU 的并行算法的性能与 本身 em> 有 1 个 CPU。在加速公式中，您将使用 N 个 CPU 的并行算法的性能与 不同算法（即算法的顺序版本）进行比较。
【讨论】：