C++ 为什么并行执行策略如此缓慢

我尝试使用以下两个版本的函数：

template <typename T, typename U>
constexpr auto mult(T const& a, U const& b) {
  return std::transform_reduce(a.begin(), a.end(), b.begin(), 0.);
  //return std::transform_reduce(std::execution::par, a.begin(), a.end(), b.begin(), 0.);
}

模板
constexpr自动多路传输（T const&a、U const&b）{
返回std:：transform_reduce（a.begin（），a.end（），b.begin（），0）；
//返回std:：transform_reduce（std:：execution:：par，a.begin（），a.end（），b.begin（），0）；
}

---

我使用2

std:：array

s调用此函数。第二个版本（上面注释掉）的运行速度比第一个版本慢约40倍。我使用的是VS2019（16.3.1），在发布时编译。

@MaximeGroushkin您是对的。第三个迭代器也仅用于读取，因此它不应该是一个问题。@NathanOliver的范围从几十个到~1000个（最大值），但在数千个数据集上被调用。您的数据集非常小。旋转线程需要花费时间和资源，可能只是额外的开销远远超过了并行化带来的任何好处。@NathanOliver我尝试了10000个数据集，结果类似（只慢了10倍左右），这应该足够大，足以产生不同。对于更大的输入，非并行输入总是更快。[我还测试了gcc（），它对大型数据集给出了类似的结果。我不确定这里发生了什么。