Fortran+；Openmp的速度比串行的慢

我用Fortran编写了这个顺序代码。我的问题是，当我输入Openmp指令时，并行代码比顺序代码慢，而且我看不到错误

REAL, DIMENSION(:), ALLOCATABLE :: current, next
ALLOCATE ( current(TOTAL_Z), next(TOTAL_Z))

CALL CPU_TIME(t1)

!$OMP PARALLEL SHARED (current, next) PRIVATE (z)
DO t = 1, TOTAL_TIME
    !$OMP  DO SCHEDULE(STATIC, 2)
    DO z = 2, (TOTAL_Z - 1)
        next(z) = current (z) + KAPPA*DELTA_T*((current(z - 1) - 2.0*current(z) +      current(z + 1)) / DELTA_Z**2)
    END DO
    !$OMP END DO
    current = next
END DO

CALL CPU_TIME(t2)

!$OMP END PARALLEL 

总时间、总时间、KAPPA、δT、δZ是常数。
当我运行并行代码时，我在htop中看到，我的两个内核都在100%工作
在顺序代码中，CPU_时间为79 seg，在并行代码中为132 seg

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感谢

这可能很慢，因为线程正在争用

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变量。如果您可以将其更改为使用

reduce

，它可能会更快。但这可能并不容易，因为“current”的计算会访问多个数组元素。

这可能很慢，因为线程正在争夺访问共享的

变量。如果您可以将其更改为使用
reduce
，它可能会更快。但这可能并不容易，因为“current”的计算会访问多个数组元素。
我刚刚遇到了同样的问题

似乎使用cpu_time（）不适合测量多线程代码的性能。cpu_time（）将添加所有线程的总时间，该时间可能会随着线程数的增加而增加

我在另一个论坛上发现了这个，

您应该使用system_clock（）或omp_get_wtime（）函数来获得更精确的例程计时。
我刚刚遇到了同样的问题

似乎使用cpu_time（）不适合测量多线程代码的性能。cpu_time（）将添加所有线程的总时间，该时间可能会随着线程数的增加而增加

我在另一个论坛上发现了这个，

您应该使用system_clock（）或omp_get_wtime（）函数来获得更精确的例程计时。
根据迭代次数的不同，您可能还面临嵌套数组上错误共享的问题。由于DO循环分布的块大小相当小，因此nest（z）、nest（z+1）、nest（z+2）、nest（z+3）等的缓存线可能在CPU的一级/二级缓存之间来回摆动

干杯，
-michael
根据迭代次数的不同，您可能还面临嵌套数组上错误共享的问题。由于DO循环分布的块大小相当小，因此nest（z）、nest（z+1）、nest（z+2）、nest（z+3）等的缓存线可能在CPU的一级/二级缓存之间来回摆动

干杯，
-michael
您的代码有一个竞赛条件。所有线程都使用索引变量
t
执行外部循环。在该循环中，所有线程都执行赋值
current=next
。所有线程都在写入相同的内存位置，没有任何同步。您的代码存在争用条件。所有线程都使用索引变量
t
执行外部循环。在该循环中，所有线程都执行赋值
current=next
。所有线程都在写入相同的内存位置，而不进行任何同步。