C 并行化LibTomMath'；s Karatsuba impl。使用OpenMP失败

我原以为我会在自己推出OpenMP之前试一试，但我（它？）失败得很惨

Karatsuba乘法和平方运算需要一个小小的改变，才能递归到自身，而不是

bn\u mp\u mul.c

中常见的乘法分支和OpenMP pragmas的加法

将Karatsuba乘法更改为diff（平方以相同方式进行），以：

但是有更多的线程？嗯……有两条线

real    0m8.025s
user    0m14.936s
sys 0m0.060s

有四条线

real    0m14.198s
user    0m48.224s
sys 0m0.109s

您可以在绘图系统监视器中看到CPU在冒汗，但在这里没有用

我使用atanh（）方法计算Libtomfloat中的常量log（2），并使用二进制分割算法实现acoth（）的计算。该递归可以工作（在上面的测试中关闭），并且也可以使用OpenMP的

任务
以与Karatsuba递归相同的方式实现。对于log（2）（约5%）来说，它并没有获得多少收益，但它至少获得了一些收益，尽管5%非常接近统计误差

那么，我做错了什么

编辑

我按照RichardBruce的建议运行了一些测试来尝试开销。当Karatsube设置为250（对不起RichardBruce，是120而不是48）时，我得到了Karatsuba的一些最佳值，一个线程和四个线程以及1.5分钟的1.1分钟实时（对于200k位）。四个线程的用户时间：无增益。截止设置为500时，一个线程的实时时间为1.5分钟，四个线程的实时时间为1.3分钟，四个线程的用户时间为2.3分钟：相对增益，但绝对损耗

我真的没想到OpenMP会有这么多开销。那么，是手动pthreads还是有人发现了严重的错误？
我无法从差异中判断，但每个任务有多少工作量？为了支付线程开销，您需要在每个任务中完成约100000个工作周期，mult的任务截止时间为48。sqr为120。。你真的认为这是开销吗？我知道Linux中的线程不像其他地方那样轻量级，而是每个线程10^5次操作？我的数字来自Intel的线程构建块文档的旧版本。根据我的经验，它感觉很好，你需要相当多的工作周期才能使用threading@HighPerformanceMark我没有测量任何东西，我只是运行了一些简单的真实世界测试（TM），根据我使用pthreads的经验，我预计最多只会有一点损失，并且对这些巨大的损失感到非常困惑，以至于我真的认为我做错了什么。我瞥了一眼libgomp，发现了大量开销的很多原因，特别是巨大的安全网，它吃了很多东西。但是用pthreads手工实现这个东西是复杂的、乏味的、容易出错的，所以OpenMP绝对值得一试。我不能从差异中真正分辨出来，但是每个任务有多少工作量？为了支付线程开销，您需要在每个任务中完成约100000个工作周期，mult的任务截止时间为48。sqr为120。。你真的认为这是开销吗？我知道Linux中的线程不像其他地方那样轻量级，而是每个线程10^5次操作？我的数字来自Intel的线程构建块文档的旧版本。根据我的经验，它感觉很好，你需要相当多的工作周期才能使用threading@HighPerformanceMark我没有测量任何东西，我只是运行了一些简单的真实世界测试（TM），根据我使用pthreads的经验，我预计最多只会有一点损失，并且对这些巨大的损失感到非常困惑，以至于我真的认为我做错了什么。我瞥了一眼libgomp，发现了大量开销的很多原因，特别是巨大的安全网，它吃了很多东西。但是用pthreads手工实现这个东西是复杂、乏味和容易出错的，所以OpenMP绝对值得一试。
real    0m8.025s
user    0m14.936s
sys 0m0.060s

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user    0m48.224s
sys 0m0.109s