线程（1）执行的速度比没有OpenMP快
我在各种情况下运行我的代码，导致我认为是奇怪的行为。 我的测试是使用HT的双核英特尔至强处理器。
没有OpenMP'#pragma'语句，总运行时间= 507秒
使用OpenMP'#pragma'语句指定1个内核，总运行时间= 117秒
使用OpenMP'#pragma'语句指定2个核心，总运行时间= 150秒
使用OpenMP'#pragma'语句指定3个核心，总运行时间= 157秒
使用OpenMP'#pragma'语句指定4个核心，总运行时间= 144秒
我想我无法弄清楚为什么注释掉我的openmp行使程序在1个没有openmp的线程和1个带有openmp的线程之间变慢。
我正在改变的是：
//#pragma omp parallel for shared(segs) private(i, j, p_hough) num_threads(1) schedule(guided)
and...
#pragma omp parallel for shared(segs) private(i, j, p_hough) num_threads(1,2,3,4) schedule(guided)
无论如何，如果任何人有任何想法，为什么这可能会发生，请让我知道！
谢谢你的帮助，
布雷特
编辑：我会在这里解释一些评论
我正在使用num_threads（1），num_threads（2）等。
经过进一步调查，事实证明，根据代码中是否包含“计划（指导）”行，我的结果不一致。
- 当我使用计划（引导）线时，无论线程数量多少，我都会生成最快的解决方案。 - 当我使用默认的调度程序时，我的结果显着变慢并且值不同 - 随着线程数的增加，无法获得进度（指导）改进 - 如果没有调度（指导），我可以通过添加线程
我想我没有找到足够好的关于什么时间表（指导）为我做的描述，我知道它试图分割循环，以便最先进行最耗时的迭代，这应该至少有一个效果一个线程等待其他人完成迭代的时间量。
看起来，对于我的〜900迭代循环，当我使用时间表（指导）时，我只处理〜200次迭代，在没有时间表（指导）的情况下，我正在处理所有900次迭代。 有什么想法吗？
OpenMP具有重要的同步开销。 我发现除非你有一个非常大的循环，并且没有很多工作，并且没有内部循环同步，否则使用OpenMP通常是不值得的。
我认为，当您将线程数设置为一（1）时，OpenMP只是对实施该循环的OpenMP过程执行过程调用，因此开销很小，性能与非OpenMP情况基本相同。
否则，我认为OpenMP会设置一些信号量，等待“worker”线程唤醒，同步它们对数据结构的访问，告诉它们要设置什么样的循环参数，然后调用执行工作的例程，以及当它们完成工作，他们再次发出主线程信号。 这种同步必须发生在一个线程所做的每个工作块上，同步成本并不是微不足道的。
使用STATIC调度选项可以帮助减少调度/同步开销，特别是如果循环迭代次数相对于核心数量较大。
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