Concurrency omp并行并没有给矩阵乘法带来任何性能提升

我使用以下两个代码块来串行和并行计算矩阵乘法

连载-

double** ary1 = new double*[in];
double** ary2 = new double*[in];
double** result = new double*[in];
for (int i=0;i<in;i++){
    for (int j=0;j<in;j++){
        result[i][j] = 0;
        for(int k = 0;k<in; k++){
            result[i][j] += ary1[i][k]*ary2[k][j];
        }
    }
}

平行-

double** ary1 = new double*[in];
double** ary2 = new double*[in];
double** resultsP = new double*[in];
#pragma omp parallel for 
for(int i=0;i<size;i++){
  int raw = i/in;
  int column = i%in;
  double sum =0;
  for(int k = 0; k < in; k++){
       resultsP[raw][column] += ary1[raw][k]*ary2[k][column];
  }
  resultsP[raw][column] = sum;
}

我在四核计算机上运行了这两个程序，但得到了相同的结果。 为什么我不能通过并行运行来提高性能？

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在并行循环中访问ary1、ary2、resultsP共享数组是否会导致它们串行运行？

这是因为编译代码时没有包含“-fopenmp”标志。通过添加它解决了问题。

为了防止将来出现此类错误，我建议使用-Wall标志进行编译，该标志将显示一些以前隐藏的编译器警告，例如未知的杂注。即使使用AVX进行乘法，您是否也能获得性能？我的问题是，使用AVX的元素相乘是否有内存限制？