Parallel processing 如何对并行代码进行基准测试？

我有一些代码，我使用

人造丝

并行化，希望提高它的性能，但由

长凳

测量的结果是。。。最不起眼的。我怀疑这可能是由于我执行基准测试的方式造成的（也许它们是并行运行的？），所以我测试了一个更简单的案例

考虑以下基于以下参数的并行化代码：

顺序代码（

外部板条箱快速分拣

）的结果如下：

我还尝试使用更长的向量进行基准测试，但结果是一致的。此外，我使用GNU时间执行了一些测试，看起来并行代码速度更快，向量更大，正如预期的那样

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我做错了什么？我可以使用

Bencher

对并行代码进行基准测试吗？

在测试中使用的数组非常小，因此在这种情况下，并行代码的速度确实较慢

并行启动任务会有一些开销，当不同线程访问同一缓存线上的内存时，内存访问速度会变慢

对于迭代器来说，为了避免在微小数组上的开销，有很多方法，但是对于

join

来说，您可能需要自己实现并行/非并行决策

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使用100倍大的阵列：

with rayon:            3,468,891 ns/iter (+/- 95,859)
without rayon:         4,227,220 ns/iter (+/- 635,260)
rayon if len > 1000:   3,166,570 ns/iter (+/- 66,329)

此任务的加速相对较小，因为内存有限（没有复杂的计算可并行化）。

OP状态：我也尝试使用较长的向量进行基准测试，但结果是一致的-您能否提供更多细节或事实，说明您认为OP不正确的原因？

running 1 test
test bench_qsort ... bench:       1,070 ns/iter (+/- 65)

with rayon:            3,468,891 ns/iter (+/- 95,859)
without rayon:         4,227,220 ns/iter (+/- 635,260)
rayon if len > 1000:   3,166,570 ns/iter (+/- 66,329)