在C++中需要帮助优化循环/点积函数的速度

我在Tighcloop中识别了一个函数，它在我的程序中占50%的时间用于查找最近的邻居。它计算两个单位向量之间的欧氏距离。有没有办法让这跑得更快？目前我正在使用gcc的-march=native和-ffast数学标志

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这段代码是高度并行的，您可以尝试使用一个或一个小线程在不同的线程中进行计算

template<typename T>
  static inline T distance(const T[] x, const T[] y, int f) {
    T pp = 0, qq = 0, pq = 0;
    #pragma omp parallel for private(x,z) reduction(*:pp)
    for (int z = 0; z < f; z++, x++) {
      pp += (*x) * (*x);
    }
  }

OpenMP是一个并行化库，它依赖于Pragmas来并行化代码，这在科学计算中非常常见。通过在要并行化的语句上指定pragma，可以轻松创建线程

最简单的格式是

#pragma omp parallel for
for(int i = 0; i < 10000; i++) {
    paralelized code here
}

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这将负责创建线程，执行并行化代码，并使用简单的pragma定义为您返回线程。

这是用于多个类型还是T实际上只是一个类型？推测T必须是浮点型还是双精度型？x和y可以使用别名吗？f在上面有界吗？调用sqrt的频率/速度有多快？我使用的是gcc的-march=native和-ffast数学标志，以及我假设的-O2或-O3？使用SSE指令如何，类似于这个问题：很高兴简要地解释pragma omp parallel for privatex，z reduction+：pp，适用于不熟悉OpenPagree的@VittorioRomeo。。我也不知道那意味着什么。很高兴知道。编辑以获取更多信息感谢@TomazCanabrava还有一件事，你能解释privatex，z reduce+：pp做什么吗？private表示变量是teach thread的私有变量，reduce表示应该在reduce上使用什么运算符，以及存储计算的变量。

#pragma omp parallel for
for(int i = 0; i < 10000; i++) {
    paralelized code here
}