C++ C++；17并行算法vs tbb并行vs openmp性能

由于c++17 std库支持并行算法，我原以为它是我们的首选，但在与

tbb

和

openmp

进行比较后，我改变了主意，我发现std库要慢得多

通过这篇文章，我想征求专业人士的意见，关于我是否应该放弃std库的并行算法，使用

tbb

或

openmp

，谢谢

环境：

• MacOSX，卡塔利纳10.15.7
• GNU g++-10

基准代码：

#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
常数大小N=1000000；
用于（）的双标准_{
自动值=标准：：向量（N）；
尺寸为5lu；
自动索引=标准：：向量（n_par）；
std:：iota（index.begin（）、index.end（）、0lu）；
步幅大小=静态施法（N/N标准杆）+1；
std：：每个(
标准：：执行：：标准杆，
index.begin（），
index.end（），
[&]（大小索引）{
int begin=索引*步幅；
int end=（指数+1）*步幅；
for（int i=begin；i对于（int i=r.begin（）；i如果以不同的顺序调用不同的方法，您是否会得到类似的结果？不同的向量可能会重用上一个函数释放的内存，从而减少后续函数的缓存未命中。OpenMP对std:：exp和std:：sin使用SIMD优化。您可以尝试更改基准，即构建所有测试s分离可执行文件并使用最大优化，如：
-mntune=native-O3
。如果将std_放在最后，结果如何？@VictorGubin否，GCC上没有SIMD优化。首先，未指定
SIMD
（尽管GCC通常不关心它）此外，
--fast math
到目前为止，在GCC上应用矢量化非常困难（因为很难支持严格的IEEE-754合规性）。实际上，矢量化是在GCC上独立于OpenMP完成的。您可以。第一个OpenMP并行区域很慢（-er）因为它带来了线程团队。始终在一个“预热”并行区域后测量OpenMP程序的性能。我要求您切换调用，因为这会将启动开销从
std_for（）
部分移动到
omp_for（）
部分。
g++ --std=c++17 -O3 b.cpp -ltbb -I /usr/local/include -L /usr/local/lib -fopenmp

std_for, rez = 500106, dur = 11119
tbb_for, rez = 500106, dur = 7372
omp_for, rez = 500106, dur = 4781
seq_for, rez = 500106, dur = 27910

>>> ./a.out seq_for
seq_for, rez = 500106, dur = 29885

>>> ./a.out tbb_for
tbb_for, rez = 500106, dur = 10619

>>> ./a.out omp_for
omp_for, rez = 500106, dur = 10052

>>> ./a.out std_for
std_for, rez = 500106, dur = 12423