運行 OpenMP 並行 for 循環時出現分段錯誤

Question

對於以下代碼，我只想並行化它的最后一部分，該部分計算每個向量的第二范數（每個向量的長度不同），但我得到了分段錯誤的錯誤。 另外，我不確定我是否在正確的地方使用了減法。

還有一點是我認為我只需要並行化外循環，內循環不需要這樣做。 正確的？

#include <iostream>
#include <vector>
#include <random>
#include <cmath>
#include <omp.h>
#include <fstream>
#include <cfloat>
#include <chrono>
using namespace std;

int main()
{
    int N = 1000000;       
    unsigned size;
    vector<vector<double>> c;
    default_random_engine g(0);
    uniform_real_distribution<double> d(0.0f, nextafter(1.0f, DBL_MAX));
    vector<double> b;
    
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        size = pow(10, i % 4);
        vector<double> a;

        for (int j = 0; j < size; j++) {
            double number = d(g);
            a.push_back(number);
        }

        c.push_back(a);
    }       
    
    int i, j;
    double sum; 

    #pragma omp parallel for num_threads(4) shared(N) private(i,j,c,b) reduction (+: sum)
    for (int i = 0; i <N ; i++) {
       double sum = 0;
       for (int j = 0; j < c[i].size();j++) {
           sum = sum + pow(c[i][j],2);
       }

       double n = sqrt(sum);
       b.push_back(n);
    }
}

Answer 1

分段錯誤是由不復制向量的私有子句引起的。 它將它們初始化為默認的空向量。 如果要從“主”線程執行復制，請改用firstprivate 。 話雖如此， c可以在這里共享。

此外，這里有幾個要點：

• sum必須初始化為 0（在循環外）；
• 並行循環的 scope 中的sum變量遮蔽了其外部的sum變量（同樣適用於i和j ）；
• 無需聲明本地sum ，OpenMP 為您完成；
• 您可以移動a以避免不必要的副本，並在使用前保留其大小（更快）；
• N不需要在線程之間共享（最好執行本地復制）；
• 由於b是私有的，因此向其中添加值是無用的，除非在每個線程中本地讀取它（這取決於您想要做什么）。 如果要在並行區域之外讀取b ，則需要添加一個關鍵部分，以手動合並線程局部向量部分（更快），或者使用直接分配（最簡單的解決方案，可能是這里最快的解決方案）。

這是更正后的代碼：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <random>
#include <cmath>
#include <omp.h>
#include <fstream>
#include <cfloat>
#include <chrono>
using namespace std;

int main()
{
    const int N = 1000000;
    vector<vector<double>> c;
    default_random_engine g(0);
    uniform_real_distribution<double> d(0.0f, nextafter(1.0f, DBL_MAX));
    c.reserve(N);

    for (int i = 0; i < N; i++) {
        const unsigned size = pow(10, i % 4);
        vector<double> a;
        a.reserve(size);

        for (int j = 0; j < size; j++) {
            const double number = d(g);
            a.push_back(number);
        }

        c.push_back(std::move(a));
    }

    double sum = 0.0;
    vector<double> b(N);

    #pragma omp parallel num_threads(4) firstprivate(N) shared(b,c,sum)
    {
        #pragma omp for reduction(+:sum)
        for (int i = 0; i < N ; i++) {
            double sumLocal = 0.0;

            for (int j = 0; j < c[i].size();j++) {
                sumLocal += pow(c[i][j], 2);
            }

            const double n = sqrt(sumLocal);
            b[i] = n;

            sum += sumLocal;
        }
    }
}