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c++ - OMP 和 std::set<...>::iterator 上的并行操作

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 03:24:23 28 4
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给定一个基于如下所示的 map 的数据结构:

std::map<int, std::set<std::vector<int>>> cliques;

key 表示其中包含的 vector 的大小

一开始, map 只有一个键(例如[3]),它包含输入 vector (例如 {1, 3, 5}{2, 4, 6})。

我的函数获取存储在映射最大键中的 vector 并将它们分解到所有具有较少元素的可能组合并将它们存储在与新 vector 的大小相对应的中(例如[2] = {1,3} {1, 5} {3,5} {2,4} {2,6} {4,6} 和 [1] = {1} {3} {5} {2} {4} {6}) .

我不知道我的解决方案是否最有效,但效果很好。但是由于我的项目旨在处理大量数据,因此我需要并行化我的代码,这导致我进行了以下实现:

/// Declare data structure
std::map<int, std::set<std::vector<int>>> cliques;

/// insert "input" vectors
cliques[5] = {{1, 3, 5, 7, 9}};
cliques[4] = {{1, 2, 3, 4}};

/// set boundaries
int kMax = 5;
int kMin = 1;

/// enable/disable parallel execution
bool parallelExec = true;

/// "decompose" source vectors:
for (int k = kMax; k > kMin; k--)
{
std::set<std::vector<int>>::iterator it = cliques[k].begin();
#pragma omp parallel num_threads(max_threads) if(parallelExec)
{
for(int s = 0; s < cliques[k].size(); ++s)
{
std::vector<int> clique;
/// maybe should be "omp critical"?
/// maybe "clique" should be private? (or is it already??)
#pragma omp single
{
clique = *it;
}
for (int v = 0; v < clique.size(); ++v)
{
int& vertex = clique[v];
std::vector<int> new_clique;
std::copy_if(clique.begin(), clique.end(), std::back_inserter(new_clique), [vertex](const int& elem) { return elem != vertex; });
int kNew = k - 1;
#pragma omp critical
{
cliques[kNew].insert(new_clique);
}
}
#pragma omp single
{
it++;
}
}
}
}

/// Display results
for(int i = cliques.size(); i > 0 ; i--)
{
auto kSet = cliques[i];
std::cout << "[" << i << "]: ";
for(auto& vec : kSet)
{
std::cout << "{";
for(auto& elem : vec)
{
std::cout << elem << " ";
}
std::cout << "} ";
}
std::cout << std::endl;
}

“omp parallel”“omp single”(而不是“omp for”)的使用允许安全地访问数据结构,同时允许所有其他操作并行运行。该代码几乎完美地工作,几乎......因为它在最终结果中遗漏了一些(非常少的)子 vector (如果禁用 omp 则成功生成)。

有没有“OMP专家”能帮我解决这个问题?提前谢谢你。

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更新

Minimal Complete Verifiable Example

最佳答案

我不确定我是否理解您算法的所有细微之处,因此我不能完全确定我的分析。该免责声明说,这是我认为会发生的情况:

  1. 您没有并行化处理:您没有跨线程分配工作,您只是在所有线程上复制相同的工作,这些线程互相踩着脚趾将结果写回同一位置。
  2. 即使这样也没有正确完成,因为迭代器的增量是通过 omp single nowait 完成的,允许线程在上一次迭代中工作,因为 的值没有同步>it 在此阶段执行。 (注意:没有 nowaitomp single 在退出时保护迭代器的增量有一个隐式的 barrier 确保这个线程的一致性 View 值,所以差异只能在当前迭代和前一个迭代之间)
  3. 这个 cliques[kNew].insert(new_clique); 确实是所有内容都可能爆炸的地方,因为对同一位置的访问是并发的,这是标准容器不支持的。 (就我的理解而言,这是错误的)

再次重申,请牢记我最初的免责声明,但我认为您的算法本质上是错误的,原因有很多,而且它给出的结果与您的预期相近只是偶然。

最后,我正要向您推荐我的算法,但由于您的代码片段中缺少太多部分,我无法做到。如果您发布适当的 mcve ,那么也许我会。

更新根据您的代码,这是一个可能的并行版本:

for (int k = kMax; k > kMin; k--)
{
std::set<std::vector<int>>::iterator it = cliques[k].begin();
for(int s = 0; s < cliques[k].size(); ++s)
{
std::vector<int> clique = *it;
#pragma omp parallel for num_threads(max_threads)
for (int v = 0; v < clique.size(); ++v)
{
int& vertex = clique[v];
std::vector<int> new_clique;
std::copy_if(clique.begin(), clique.end(), std::back_inserter(new_clique), [vertex](const int& elem) { return elem != vertex; });
int kNew = k - 1;
#pragma omp critical
cliques[kNew].insert(new_clique);
}
it++;
}
}

关于c++ - OMP 和 std::set<...>::iterator 上的并行操作,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49742152/

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