Async处理长向量失效？并行积分任务的性能测试疑问

最近我基于C++的async实现了一个并行积分器，核心想验证的点是：如果把输入向量拆成4个子向量并行处理，积分任务的耗时能不能降到单线程版本的1/4。

时间测量的小插曲 #

一开始在时间统计上栽了跟头，后来才搞明白——std::chrono::steady_clock()测量的是实际流逝时间（墙钟时间），不是CPU时间。把这个点搞清楚后，时间测量的问题就顺利解决了。

不同向量规模的测试表现 #

我针对不同长度的向量做了对比测试，结果如下：

• 当向量比较短（元素数量小于10^5）时，单线程直接积分的速度反而更快。这其实是合理的，因为async的.get()调用、线程调度这些操作本身会产生额外开销，短向量场景下这些开销反而盖过了并行计算的收益。
• 但尴尬的是，遇到长向量场景时，async并没有像预期那样发挥并行加速的作用，目前还在排查这个问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bagnarol