OpenMP 如何真正减少时钟周期？
How does OpenMP actually reduce clock cycles?
这可能是一个愚蠢的问题，但是使用 OpenMP，您可以实现在 CPU 拥有的所有内核之间分配操作数。当然，它会在 99% 的时间里更快，因为你从一个内核执行 N 个操作变成了 K 个内核同时执行相同数量的操作。
尽管如此，时钟周期的总数应该是相同的，对吧？因为操作次数是一样的。还是我错了？
我认为答案取决于您如何定义时钟周期总数。如果您将其定义为来自不同内核的所有时钟周期的总和，那么您是正确的，并且不会有更少的时钟周期。但是，如果您将其定义为“主”核心在启动和完成分布式操作之间的时钟周期数，那么它可能会更少。
这个问题或多或少归结为 CPU 时间和经过时间之间的差异。事实上，我们在这里看到的问题比 none 多，这些问题以“我的代码无法扩展，为什么？”开头，第一个答案是“你是如何测量时间的？” （我让你快速搜索，我相信你会找到很多结果）
但为了更多地说明事情是如何运作的，让我们假设您有一个 fixed-size 问题，您有一个完美的算法 parallelized.You 有 120 个动作要做，每个动作需要 1 秒。然后，1 CPU 核心需要 120 秒，2 核心需要 60 秒，3 核心需要 40 秒，等等。
那是正在减少的经过时间。但是，2 个核心，运行 并行 60 秒，将消耗 120 秒的 CPU 时间。这意味着与只有一个 CPU 核心 运行.
相比，时钟周期总数不会减少
总而言之，对于一个完美并行化的问题，您希望看到您的运行时间随着使用的内核数量完美缩减，并且 CPU 时间保持不变。
实际上，由于并行化开销 and/or 不完美的并行化，您经常看到缩减所用时间少于预期。与此同时，出于同样的原因，您会看到 CPU 时间随着使用的内核数量而略有增加。
这可能是一个愚蠢的问题，但是使用 OpenMP，您可以实现在 CPU 拥有的所有内核之间分配操作数。当然，它会在 99% 的时间里更快，因为你从一个内核执行 N 个操作变成了 K 个内核同时执行相同数量的操作。
尽管如此，时钟周期的总数应该是相同的，对吧？因为操作次数是一样的。还是我错了？
我认为答案取决于您如何定义时钟周期总数。如果您将其定义为来自不同内核的所有时钟周期的总和，那么您是正确的，并且不会有更少的时钟周期。但是，如果您将其定义为“主”核心在启动和完成分布式操作之间的时钟周期数，那么它可能会更少。
这个问题或多或少归结为 CPU 时间和经过时间之间的差异。事实上，我们在这里看到的问题比 none 多，这些问题以“我的代码无法扩展，为什么？”开头，第一个答案是“你是如何测量时间的？” （我让你快速搜索，我相信你会找到很多结果）
但为了更多地说明事情是如何运作的，让我们假设您有一个 fixed-size 问题，您有一个完美的算法 parallelized.You 有 120 个动作要做，每个动作需要 1 秒。然后，1 CPU 核心需要 120 秒，2 核心需要 60 秒，3 核心需要 40 秒，等等。 那是正在减少的经过时间。但是，2 个核心，运行 并行 60 秒，将消耗 120 秒的 CPU 时间。这意味着与只有一个 CPU 核心 运行.
相比，时钟周期总数不会减少总而言之，对于一个完美并行化的问题，您希望看到您的运行时间随着使用的内核数量完美缩减，并且 CPU 时间保持不变。
实际上，由于并行化开销 and/or 不完美的并行化，您经常看到缩减所用时间少于预期。与此同时，出于同样的原因，您会看到 CPU 时间随着使用的内核数量而略有增加。