c++ - 段错误openmp错误

Question

我正在构建一个距离矩阵，其中每一行代表一个点，每一列是该点与数据中所有其他点之间的距离，我的算法在顺序上运行得非常好。但是，当我尝试对其进行并行化时，出现段错误。以下是我的并行代码，其中 dat 是包含我所有数据的映射。非常感谢此处的任何帮助。

map< int,string >::iterator datIt;
map< int,string >::iterator datIt2;
map <int, map< int, double> > dist;
int mycont=0;
datIt=dat.begin();
int size=dat.size();
#pragma omp  parallel //construct the distance matrix
{   
  #pragma omp for   
  for(int i=0;i<size;i++)
  {
    datIt2=dat.find((*datIt).first);
    datIt2++;
    while(datIt2!=dat.end())
    {
      double ecl=0;
      int c=count((*datIt).second.begin(),(*datIt).second.end(),delm)+1;
      string line1=(*datIt).second;
      string line2=(*datIt2).second;
      for (int i=0;i<c;i++)
      {
        double num1=atof(line1.substr(0,line1.find_first_of(delm)).c_str());
        line1=line1.substr(line1.find_first_of(delm)+1).c_str();
        double num2=atof(line2.substr(0,line2.find_first_of(delm)).c_str());
        line2=line2.substr(line2.find_first_of(delm)+1).c_str();
        ecl += (num1-num2)*(num1-num2);
      }
      ecl=sqrt(ecl);
      dist[(*datIt).first][(*datIt2).first]=ecl;
      dist[(*datIt2).first][(*datIt).first]=ecl;
      datIt2++;
    }
    datIt++;
  }
}

Answer 1

我不确定这是否是您的代码的唯一问题，但标准容器(例如 std::map)不是线程安全的，至少在您写入它们时是这样。因此，如果您对 maps 有任何写入权限，例如 dist[(*datIt).first][(*datIt2).first]=ecl;，您需要使用 #pragm omp critical 或 mutexes(omp mutex 或者，如果您使用 boost 或 C++11 boost::mutex 或 std::mutex 也是选项):

//before the parallel:
omp_lock_t lock;
omp_init_lock(&lock);
...

omp_set_lock(&lock);
dist[(*datIt).first][(*datIt2).first]=ecl;
dist[(*datIt2).first][(*datIt).first]=ecl;
omp_unset_lock(&lock);
...

//after the parallel:
omp_destroy_lock(&lock);

因为你只从 dat 读取它应该没有同步(至少在 C++11 中，C++03 没有任何关于线程安全的保证(因为它没有线程的概念) . 通常在没有同步的情况下使用它应该没问题，但从技术上讲它的实现依赖于行为。

此外，由于您没有指定数据共享，所有在 parallel 区域外声明的变量默认都是共享的。因此，您对 datIt 和 datIt2 的写入权限也存在竞争条件。对于 datIt2，这可以通过将其指定为私有(private)来避免，或者甚至更好地在首次使用时声明它:

map< int,string >::iterator datIt2=dat.find((*datIt).first);

为 datIt 解决这个问题有点麻烦，因为您似乎想要遍历 map 的整个长度。最简单的方法(通过使用 O(n) 推进每次迭代并不过分昂贵)似乎在 datIt 的私有(private)拷贝上运行，相应地推进(不保证100% 正确，只是一个快速概述):

#pragma omp  parallel //construct the distance matrix
{  
   map< int,string >::iterator datItLocal=datIt;
   int lastIdx = 0;
   for(int i=0;i<size;i++)
   {
      std::advance(datItLocal, i - lastIdx);
      lastIdx = i;
      //use datItLocal instead of datIt everytime you reference datIt in the parallel
     //remove ++datIt
   }
}

通过这种方式， map 迭代 omp_get_num_threads() 次，但它应该可以工作。如果这对您来说是 Not Acceptable 开销，请查看 this answer of mine用于在 openmp 中的 双向迭代器 上循环的替代解决方案。

作为旁注:也许我错过了什么，但对我来说似乎考虑 datIt 是 dat 的迭代器，dat.find(datIt-> first) 有点多余。映射中应该只有一个元素具有给定的键，并且 datIt 指向它，所以这似乎是一种昂贵的说法 datIt2=datIt (请纠正我，如果我错了)。