【发布时间】：2015-12-22 15:37:08
【问题描述】：
我正在尝试学习 OpenMP，并想学习使用 OpenMP 进行加速。为此，我编写了如下小程序：
#include <vector>
#include <cmath>
int main() {
static const unsigned int testDataSize = 1 << 28;
std::vector<double> a (testDataSize), b (testDataSize);
for (int i = 0; i < testDataSize; ++i) {
a [i] = static_cast<double> (23 ^ i) / 1000.0;
}
b.resize(testDataSize);
#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < testDataSize; ++i) {
b [i] = std::pow(a[i], 3) * std::exp(-a[i] * a[i]);
b [i] += std::pow(a[i], 5) * std::exp(-a[i] * a[i]);
b [i] += std::pow(a[i], 7) * std::exp(-a[i] * a[i]);
b [i] += std::pow(a[i], 9) * std::exp(-a[i] * a[i]);
b [i] += std::pow(a[i], 11) * std::exp(-a[i] * a[i]);
b [i] += std::pow(a[i], 13) * std::exp(-a[i] * a[i]);
b [i] += std::pow(a[i], 15) * std::exp(-a[i] * a[i]);
b [i] += std::pow(a[i], 17) * std::exp(-a[i] * a[i]);
b [i] += std::pow(a[i], 19) * std::exp(-a[i] * a[i]);
b [i] += std::pow(a[i], 21) * std::exp(-a[i] * a[i]);
}
return 0;
}
我编译了上面的代码，不管有没有 -std=c++11 指令。我注意到的是，当我使用 -std=c++11 指令时，我的代码运行速度比不使用它慢了大约 8 倍。我在 Linux Debian 系统上使用 -O3 和 gcc 版本 4.9.2。此外，当我比较不使用 OpenMP 的执行时间时，我确实注意到速度差异。因此，在我看来，-std=c++11 存在问题，而不是 OpenMP。
详细来说，我获得了以下执行时间（使用 Linux time 命令测量）
使用 OpenMP 和 -std=c++11 编译： 35.262s
仅使用 OpenMP 编译： 5.875s
仅使用 -std=c++11 编译： 2m12
没有 OpenMP 和 -std=c++11 的编译： 23.757s
使用-std=c++11时执行时间慢很多的原因是什么？
非常感谢任何帮助或建议！
我已经标记了以我的拙见为最佳答案的内容。在跟进 oLen 的回答时，我制作了自己的 pow(double, int) 函数，如下所示：
double my_pow(double base, int exp) {
double result = 1.0;
while (exp) {
if (exp & 1)
result *= base;
exp >>= 1;
base *= base;
}
return result;
}
我不确定这是否是计算某个基数的整数幂的最有效方法，但是使用此函数在使用或不使用 std=c++11 进行编译时，在计算效率方面我得到完全相同的结果完全符合 oLen 的回答。
【问题讨论】：
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尝试把它扔到 Godbot 并比较生成的程序集？
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您的问题是什么？ “为什么 c++11 这么慢？”。您正在使用哪些选项？大会是什么样子的？
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这是一个程序，不是脚本。 -
@erip：确实；感谢您的更正。我已将上述问题中的脚本更改为程序。