为什么OpenMP优于线程？

Question

我一直在用OpenMP调用这个

#pragma omp parallel for num_threads(totalThreads)
for(unsigned i=0; i<totalThreads; i++)
{
workOnTheseEdges(startIndex[i], endIndex[i]);
}

在C11 std:：threads中（我相信这些只是pthreads）

vector<thread> threads;
for(unsigned i=0; i<totalThreads; i++)
{
threads.push_back(thread(workOnTheseEdges,startIndex[i], endIndex[i])); 
}
for (auto& thread : threads)
{
 thread.join();
}

但是，OpenMP的实现速度是原来的两倍——更快！我本以为C11线程会更快，因为它们更低级。注意：上面的代码在一个循环中不仅被调用了一次，而且可能被调用了10000次，所以这可能与此有关吗？

编辑：为了澄清，在实践中，我要么使用OpenMP，要么使用C 11版本——不是两者都使用。当我使用OpenMP代码时，需要45秒，当我使用C 11时，需要100秒。

Answer 1

考虑以下代码。OpenMP版本的运行时间为0秒，而C 11版本的运行时间为50秒。这不是因为函数没有，也不是因为向量在循环中。可以想象，c 11线程在每次迭代中都被创建然后销毁。另一方面，OpenMP实际上实现了线程池。它不在标准中，但在Intel和AMD的实现中。

for(int j=1; j<100000; ++j)
{
    if(algorithmToRun == 1)
    {
        vector<thread> threads;
        for(int i=0; i<16; i++)
        {
            threads.push_back(thread(doNothing));
        }
        for(auto& thread : threads) thread.join();
    }
    else if(algorithmToRun == 2)
    {
        #pragma omp parallel for num_threads(16)
        for(unsigned i=0; i<16; i++)
        {
            doNothing();
        }
    }
}

Answer 2

在OpenMP版本中，totalThreads来自哪里？我打赌它不是startIndex。size（）。

OpenMP版本将请求排队到汇总线程工作线程上。看起来C 11版本创建了start Index.size（）线程，如果这是一个很大的数字，这会涉及大量的开销。