負のスピードアップ並列化ベクトルベクトルのドットプロダクト

Question

大きなベクトルのベクトル内積を計算するサブルーチンがあります。私はオープンMPを使ってそれを並列化しました。以下は私のコードです：

double scalarProd(double* vec1, double* vec2, int n){ 
double prod = 0.0; 
int chunk = 10; 
int i; 
//double* c = (double*) malloc(n*sizeof(double)); 

omp_set_num_threads(4); 

#pragma omp parallel 
{ 
    double pprod = 0.0; 
    #pragma omp for 
    for(i=0;i<n;i++) { 
     pprod += vec1[i]*vec2[i]; 
    } 

    #pragma omp critical 
    for(i=0;i<n;i++) { 
     prod += pprod; 
    } 
} 

return prod; }

ここで間違っていることを教えてもらえますか？

は、より多くの情報を追加する：私は

編集をマルチスレッドに初心者です。申し訳ありません、最初のタイマーはここにあります。

上記のサブルーチンは、私の関数ConjugateGradient（）から複数回呼び出されます。私は今、以下のように私のConjugateGradient機能で時間計算コードを追加しました：

start_dotprod = omp_get_wtime(); 
rm_rm_old = scalarProd(rm,rm,MAT->ncols); 
    run_dotprod = omp_get_wtime() - start_dotprod; 
fprintf(timing,"Time taken by rm_rm dot product : %lf \n",run_dotprod); 

観察された結果：0.000007s パラレルバージョン：内積 シーケンシャルバージョンにかかった時間0.002110

は私がやっているの私のIntel I7ラップトップのLinux OSでgcc -fopenmpコマンドを使用して簡単にコンパイルしてください。私は現在、サイズの行列のn = 5000

を使用しています

私がダウンして全体的な収束が（80K周り回）達成されるまで同じ内積が複数回呼び出されるので、巨大な速度を取得しています。

私に改善を提案してください。私は何かがひどく間違っていると感じています。

ありがとうございます！ :)

Answer 1

Prodはすべてのスレッドでプライベートですが、その値は以前の繰り返しに依存します。試してみてください：

prod [i] + = vec1 [i] * vec2 [i];