简而言之,程序的结构如下

#define num_iterations 64 //some number

struct result
{ 
    //some stuff
}

result best_result=initial_bad_result;

for(i=0; i<many_times; i++)
{ 
    result *results[num_iterations];


    for(j=0; j<num_iterations; j++)
    {
        some_computations(results+j);
    }

    // update best_result; 
}

由于每个some_computations()是独立的(一些全局变量被读取,但没有全局变量被修改)我并行内部for循环.

我的第一个尝试是使用boost :: thread,

thread_group group;
 for(j=0; j<num_iterations; j++)
 {
     group.create_thread(boost::bind(&some_computation,this,result+j));
 } 
 group.join_all();

结果是好的,但我决定尝试更多.

我试过OpenMP库

#pragma omp parallel for
 for(j=0; j<num_iterations; j++)
 {
     some_computations(results+j);
 }

结果比boost :: thread的更差.

然后我尝试了ppl库并使用parallel_for()：

Concurrency::parallel_for(0,num_iterations,[=](int j) { 
     some_computations(results+j);
 })

结果是最糟糕的.

我发现这个行为挺令人惊讶的.由于OpenMP和ppl是为了并行化而设计的,所以我会期望比boost :: thread更好的结果.我错了吗？

为什么boost :: thread给我更好的结果？