openmp - cython openmp 单，屏障

Question

我正在尝试在 cython 中使用 openmp。我需要在 cython 中做两件事:

i) 在我的 cython 代码中使用 #pragma omp single{} 作用域。

ii) 使用#pragma omp barrier{}

有人知道如何在 cython 中执行此操作吗？

这里有更多的细节。我有一个 nogil cdef 函数 my_fun()，我在 omp for 循环中调用它:

from cython.parallel cimport prange
cimport openmp

cdef int i

with nogil:
    for i in prange(10,schedule='static', num_threads=10):
        my_func(i)

在my_func里面我需要设置一个barrier等待所有线程 catch ，然后只在其中一个线程中执行一个耗时的操作，并且获得了gil，然后释放屏障，以便所有线程同时恢复。

cdef int my_func(...) nogil:

    ...

    # put a barrier until all threads catch up, e.g. #pragma omp barrier

    with gil:
        # execute time consuming operation in one thread only, e.g. pragma omp single{}

    # remove barrier after the above single thread has finished and continue the operation over all threads in parallel, e.g. #pragma omp barrier

    ...

Answer 1

Cython 对 openmp 有一些支持，但如果广泛使用 openmp-pragmas，用 C 编写代码并用 Cython 包装结果代码可能更容易。

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作为替代方案，您可以使用 verbatim-C 代码和带有定义的技巧来为 Cython 带来一些功能，但是在定义中使用 pragma 并不直接(_Pragma 是 C99-solution , MSVC 一如既往地使用 __pragma 做自己的事情)，有一些例子作为 Linux/gcc 的概念证明:

cdef extern from *:
    """
    #define START_OMP_PARALLEL_PRAGMA() _Pragma("omp parallel") {
    #define END_OMP_PRAGMA() }
    #define START_OMP_SINGLE_PRAGMA() _Pragma("omp single") {
    #define START_OMP_CRITICAL_PRAGMA() _Pragma("omp critical") {   
    """
    void START_OMP_PARALLEL_PRAGMA() nogil
    void END_OMP_PRAGMA() nogil
    void START_OMP_SINGLE_PRAGMA() nogil
    void START_OMP_CRITICAL_PRAGMA() nogil

我们让 Cython 相信，START_OMP_PARALLEL_PRAGMA() 和 Co. 是 nogil 函数，因此它将它们放入 C 代码中，从而被预处理器接收。

我们必须使用语法

#pragma omp single{
   //do_something
}

不是

#pragma omp single
do_something

因为 Cython 生成 C 代码的方式。

用法可能如下所示(我在这里避免使用 from cython.parallel.parallel 因为它对这个简单的例子来说太神奇了):

%%cython -c=-fopenmp --link-args=-fopenmp
cdef extern from *:# as listed above
    ...

def test_omp():
    cdef int a=0
    cdef int b=0  
    with nogil:
        START_OMP_PARALLEL_PRAGMA()
        START_OMP_SINGLE_PRAGMA()
        a+=1
        END_OMP_PRAGMA()
        START_OMP_CRITICAL_PRAGMA()
        b+=1
        END_OMP_PRAGMA() # CRITICAL
        END_OMP_PRAGMA() # PARALLEL
    print(a,b)

调用 test_omp 在我的机器上使用 2 个线程打印“1 2”，正如预期的那样(可以使用 openmp.omp_set_num_threads(10) 更改线程数)。

但是，上面的代码仍然很脆弱——Cython 的一些错误检查可能会导致无效代码(Cython 使用 goto 来控制流程，并且不可能跳出 openmp-block)。您的示例中会发生这样的事情:

cimport numpy as np
import numpy as np
def test_omp2():
    cdef np.int_t[:] a=np.zeros(1,dtype=int)

    START_OMP_SINGLE_PRAGMA()
    a[0]+=1
    END_OMP_PRAGMA()

    print(a)

由于边界检查，Cython 将产生:

START_OMP_SINGLE_PRAGMA();
...
//check bounds:
if (unlikely(__pyx_t_6 != -1)) {
    __Pyx_RaiseBufferIndexError(__pyx_t_6);
    __PYX_ERR(0, 30, __pyx_L1_error)  // HERE WE GO A GOTO!
}
...
END_OMP_PRAGMA();

在这种特殊情况下，将 boundcheck 设置为 false，即

cimport cython
@cython.boundscheck(False) 
def test_omp2():
   ...

会解决上述示例的问题，但一般情况下可能不会。

再一次:在 C 中使用 openmp(并用 Cython 包装功能)是一种更愉快的体验。

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作为旁注:Python 线程(由 GIL 管理的线程)和 openmp 线程是不同的，彼此之间一无所知。上面的示例也可以在不释放 GIL 的情况下正常工作(编译和运行)——openmp-threads 不关心 GIL，但由于不涉及 Python 对象，所以不会出错。因此，我已将 nogil 添加到包装的“函数”中，因此它也可以在 nogil block 中使用。

然而，当代码变得更复杂时，它变得不那么明显，不同 Python 线程之间共享的变量未被访问(所有这些都是因为这些访问可能发生在生成的 C 代码中，而这并不清楚Cython 代码)，在使用 openmp 时不释放 gil 可能更明智。