我正在编写一个OpenMP程序来将两个矩阵相乘。这个想法是，每个线程都会计算每个单元格结果的一部分。然后，在那之后，我将每个单元格的结果相加以获得乘法结果。
问题在于，当我使用大型矩阵（512x512或1024x1024）时，该程序会花费很多时间。确实，当我使用具有5个线程的大小为1024x1024的矩阵时，花费了43秒，而具有1个线程时，则花费了14秒。
我在想这可能是导致巨大延迟的关键部分。
代码如下：
(get map key default)任何帮助将不胜感激。
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此代码存在许多问题。
并行化方法非常效率低：
对于每个可能的i和j，您与多个线程共享一个非常小的工作。此外，在并行for循环的末尾有一个隐式屏障。因此，线程之间的通信可能比实际计算花费更多的时间。
关键部分通常很慢（通常使用锁来实现）。在这里，您可以用原子操作代替它。
在使用k个线程的情况下，代码需要多k倍的内存，并且很可能受内存限制（因为缓存和要填充的数据更多，更不用说如今昂贵的其他页面错误）。
因此，您需要重新处理并行化方法。例如，您可以在基于#pragma omp for schedule(static)的循环上移动i。另外，您可以将矩阵划分为块，并在线程之间共享工作。
请使用 BLAS 库进行矩阵乘法。它们比此代码优化得多。
以下是一些其他问题的列表：
malloc，但没有free）。 TIME的条件下存在竞争条件。