c++ - openMP - 需要原子或减少条款

Question

我正在使用 openMP 并行化一些语句。我正在使用 parallel for 结构。并行化的 for 循环如下所示:

double solverFunction::apply(double* parameters_ , Model* varModel_)  
{
     double functionEvaluation = 0;
     Command* command_ = 0;
     Model* model_ = 0;

     #pragma omp parallel for  shared (functionEvaluation) private (model_,command_)
     for (int i=rowStart;i<rowEnd+1;i++)
     {
         model_ = new Model(varModel_);
         model_->addVariable("i", i);
         model_->addVariable("j", 1);
         command_ = formulaCommand->duplicate(model_);
         functionEvaluation += command_->execute().toDouble();
     }
}

平均而言，它很有效。执行时间显着减少，结果如预期。然而，有时，特别是对于大问题(i 上的大量迭代，在复制构造函数调用中要复制的大量数据

 model_ = new Model(varModel_);

，其他人？)，它崩溃了。调用堆栈以 qAtomicBasic(它是用 C++/Qt 编写的程序)、QHash 等类结束，我认为它会因为内存中的并发读/写访问而崩溃。

但是，model_ 和 command_ 是私有(private)的，因此每个线程都处理各自的拷贝。在变量 model_ 中，我复制了 varModel_，这样传入参数的指针就不会被线程更改。同样，command_ 是成员变量 formulaCommand 的拷贝(duplicate 大致是一个复制构造函数)。

我发现我的代码中可能存在的缺陷是

• functionEvaluation 可以被多个线程同时修改

• 在语句中复制构造函数

  model_ = new Model(varModel_);

读取内存中 varModel_ 的成员以构造新的 (model_) 实例。可能会发生对 varModel_ 数据成员的并发访问，尽管这不是在此处更改它们的值，而只是读取它们(将它们影响到其他变量)。

另外，我只看到两个改进(我要过几天才能测试，但我还是征求意见):

• 添加原子子句，使functionEvalution不并发写入

• 添加运算符缩减(+,functionEvaluation)，以便自动处理有关访问 functionEvaluation 的并发

这些解决方案是否似乎准确地解决了问题？总体而言，哪个更有效？我写的代码哪里有问题？什么是解决方案？

非常感谢!

Answer 1

第一个观察是，正如您自己注意到的那样，同时修改 functionEvaluation 不是一个好主意。它将失败。

另一方面，varModel_ 的只读访问不是问题。复制构造函数调用也没有(但它在哪里？您的代码没有显示它)。

与此无关，在 C++ 中使用 private 子句是个坏主意。只需在并行 block (在本例中为 for 循环) 内声明线程私有(private)变量。

我也不明白你为什么在这里使用指针。它们的使用没有立即意义——而是使用堆栈分配的对象。

以下修改后的代码应该可以工作(我也冒昧地统一了编码风格……为什么尾随下划线？):

double solverFunction::apply(double parameters, Model const& varModel)
{
     double result = 0;

     #pragma omp parallel for reduction(+:result)
     for (int i = rowStart; i < rowEnd + 1; ++i)
     {
         Model model(varModel);
         mode.addVariable("i", i);
         mode.addVariable("j", i);
         Command command = formulaCommand->duplicate(model);
         result += command.execute().toDouble();
     }

     return result;
}

请注意，由于固有的浮点不准确性，此代码可能会产生与顺序代码不同的结果。这是不可避免的。