C++ 为什么并行版本比较慢？

我想在矩阵上应用特定的过滤器。（从[0][0]顺序到结尾）

A[i][j]=0.2*（A[i][j]+A[i+1][j]+A[i-1][j]+A[i][j+1]+A[i][j-1]）

如果[i]，[j]是例如[0][0]（矩阵中的第一个值），则我使用零作为左侧和上方的值

我试图理解为什么我的代码的并行版本比顺序版本慢

当我使用多个线程进行计算时，我使用的是对角线上有独立的功这一事实。我故意将矩阵扩展为两行两列（用零填充），以简化滤波器的计算

我还尝试了矩阵的各种维度（高达7000x7000）

我的问题是：

顺序版本：

for（int i=1；i

并行版本：

int n=r-2；
对于（int slice=0；slice<2*n-1；++slice）{//沿对角线
intz=（切片对于（int j=z；j如果您计算出循环的顺序版本中发生了什么，您将看到内部循环访问顺序内存地址（或者更准确地说，三个内存范围，每个范围的地址按顺序访问）

现代的CPU非常好，可以处理连续的内存地址。这就是为什么在许多使用情况下，
std:：vector
在直觉上比
std:：list
更快的原因

现在，对循环的并行版本也做同样的操作。用铅笔在纸上计算出每个线程最终到达的位置。看起来它在矩阵中垂直迭代，跨越多个单独分配的行。这不是连续的内存地址，而是到处都是；这是不太理想的

您只需让每个线程捕获它正在破坏的原始内存地址，并查看所有执行线程的组合捕获日志，就可以轻松地完成这项工作；现在将其与顺序版本的相同日志进行比较

雪上加霜的是：在典型的现代架构中，内存区域被划分为更大的块，称为“缓存线”。看起来并行版本将有多个执行线程访问相邻的内存地址，其中许多线程将落入同一缓存线；当多个CPU执行单元必须写入同一缓存线时，即使写入每个缓存线内的不同地址，它们也必须执行复杂的歌舞路由ine，以避免互相踩到对方的脚。
您正在以一种非常简单的方式创建2d数组。行数据散布在堆中。如果您将整个2d数组数据分配到连续内存中，则差异可能会减小。