Question

自OpenMP 4.0起，支持用户定义的缩减。所以我完全从here定义了C ++中std :: vector的减少。它适用于GNU / 5.4.0和GNU / 6.4.0，但它使用intel / 2018.1.163返回减少的随机值。

这是一个例子：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include "omp.h"

#pragma omp declare reduction(vec_double_plus : std::vector<double> : \
                              std::transform(omp_out.begin(), omp_out.end(), omp_in.begin(), omp_out.begin(), std::plus<double>())) \
                    initializer(omp_priv = omp_orig)

int main() {

    omp_set_num_threads(4);
    int size = 100;
    std::vector<double> w(size,0);

#pragma omp parallel for reduction(vec_double_plus:w)
    for (int i = 0; i < 4; ++i)
        for (int j = 0; j < w.size(); ++j)
            w[j] += 1;

    for(auto i:w)
        if(i != 4)
            std::cout << i << std::endl;

    return 0;
}

每个线程为所有w条目（其本地w）添加1，最后将所有条目添加到一起（缩减）。所有w条目的结果是GNU为4，但是随后使用intel编译器。有谁知道这里发生了什么？

Answer 1

这似乎是英特尔编译器中的一个错误，我可以使用不涉及向量的C示例可靠地重现它：

#include <stdio.h>

void my_sum_fun(int* outp, int* inp) {
    printf("%d @ %p += %d @ %p\n", *outp, outp, *inp, inp);
    *outp = *outp + *inp;
}

int my_init(int* orig) {
    printf("orig: %d @ %p\n", *orig, orig);
    return *orig;
}

#pragma omp declare reduction(my_sum : int : my_sum_fun(&omp_out, &omp_in) initializer(omp_priv = my_init(&omp_orig))

int main()
{   
    int s = 0;
    #pragma omp parallel for reduction(my_sum : s)
    for (int i = 0; i < 2; i++)
        s+= 1;

    printf("sum: %d\n", s);
}

输出：

orig: 0 @ 0x7ffee43ccc80
0 @ 0x7ffee43ccc80 += 1 @ 0x7ffee43cc780
orig: 1 @ 0x7ffee43ccc80
1 @ 0x7ffee43ccc80 += 2 @ 0x2b56d095ca80
sum: 3

在从原始值初始化私有副本之前，它将缩减操作应用于原始变量。这导致了错误的结果。

您可以手动添加屏障作为解决方法：

#pragma omp parallel reduction(vec_double_plus : w) { #pragma omp for for (int i = 0; i < 4; ++i) for (int j = 0; j < w.size(); ++j) w[j] += 1; #pragma omp barrier }

英特尔编译器（C ++）在std :: vector上减少OpenMP的问题

1 个答案: