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我在使用#pragma omp parallel for 时遇到问题
基本上,我有数百个 DNA 序列,我想针对一种称为 NNLS 的算法运行这些序列。
我认为并行执行会大大加快速度,因此我应用了#pragma 运算符。
当我按顺序运行它时没有问题,结果很好,但是当我使用#pragma omp parallel 运行它时,我在算法中遇到了一个段错误(有时在不同的点)。
#pragma omp parallel for
for(int i = 0; i < dir_count; i++ ) {
int z = 0;
int w = 0;
struct dirent *directory_entry;
char filename[256];
directory_entry = readdir(input_directory_dh);
if(strcmp(directory_entry->d_name, "..") == 0 || strcmp(directory_entry->d_name, ".") == 0) {
continue;
}
sprintf(filename, "%s/%s", input_fasta_directory, directory_entry->d_name);
double *count_matrix = load_count_matrix(filename, width, kmer);
//normalize_matrix(count_matrix, 1, width)
for(z = 0; z < width; z++)
count_matrix[z] = count_matrix[z] * lambda;
// output our matricies if we are in debug mode
printf("running NNLS on %s, %d, %d\n", filename, i, z);
double *trained_matrix_copy = malloc(sizeof(double) * sequences * width);
for(w = 0; w < sequences; w++) {
for(z = 0; z < width; z++) {
trained_matrix_copy[w*width + z] = trained_matrix[w*width + z];
}
}
double *solution = nnls(trained_matrix_copy, count_matrix, sequences, width, i);
normalize_matrix(solution, 1, sequences);
for(z = 0; z < sequences; z++ ) {
solutions(i, z) = solution[z];
}
printf("finished NNLS on %s\n", filename);
free(solution);
free(trained_matrix_copy);
}
最佳答案
解决方案:确保在多线程时不要在函数中使用静态变量(该死的 f2c 翻译器)
关于c - 使用 omp parallel for 但不是顺序时出现段错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/16285577/
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