Question

我正在使用gcc 8.1.0和MinGW64（本月的最新版本）在C ++中学习OpenMP，当我的程序遇到分段错误时，我遇到了奇怪的调试错误。
我知道崩溃的原因，试图创建过多的OpenMP线程（50,000个），但是错误本身令我感到困惑。我没有从源代码编译gcc或MinGW64，我只是使用安装程序，而且我在Windows上。
为什么要寻找cygwin.s，为什么要在Windows上使用该文件结构？我的代码和来自gdb的错误消息都在结尾处。
我在编写路径跟踪器的过程中正在学习OpenMP，我认为我有一种解决线程限制的方法（使用while（线程<运行）并让OpenMP自动设置线程计数），但是我为这个错误感到困惑。是否有解决方法或解决方案？
在大约10,000个线程中可以正常工作。我知道实际上并没有同时创建10,000个线程，但这是我在想到解决方法之前所做的事情。

感谢您注意rand（）和线程安全性。我最终用一些似乎在OpenMP中可以正常工作的RNG代码替换了它，从视觉上看，这实际上是一个昼夜的差异。我将尝试其他更改并报告。谢谢！

哇！它的运行速度快得多，并且图像没有伪影！谢谢！

Jadan Bliss

最终代码：

#pragma omp parellel
for (j = options.height - 1; j >= 0; j--){
    for (i=0; i < options.width; i++) {
            #pragma omp parallel for reduction(Vector3Add:col)
            for (int s=0; s < options.samples; s++)
            {
                float u = (float(i) + scene_drand()) / float(options.width);
                float v = (float(j) + scene_drand()) / float(options.height);
                Ray r = cam.get_ray(u, v); // was: origin, lower_left_corner + u*horizontal + v*vertical);

                col +=  color(r, world, 0);
            }

            col /= real(options.samples);
            render.set(i,j, col);
            col = Vector3(0.0);
    }
}

错误：

启动程序：   C：\ Users \ Jadan \ Documents \ CBProjects \ learnOMP \ bin \ Debug \ learnOMP.exe   [新线程22136.0x6620] [新线程22136.0x80a8] [新线程   22136.0x8008] [新线程22136.0x5428]

线程1收到信号SIGSEGV，分段错误。   ___chkstk_ms（）位于../../../../../src/gcc-8.1.0/libgcc/config/i386/cygwin.S:126 126
  ../../../../../src/gcc-8.1.0/libgcc/config/i386/cygwin.S：没有这样的文件   或目录。

Answer 1

以下是您的代码中的一些说明。

使用大量线程不会给您带来任何好处，并且可能是您遇到问题的原因。创建线程会花费时间和资源。时间成本使得它可能成为程序的主要时间，而并行程序的时间将比其顺序版本长得多。关于资源成本，每个线程都有自己的堆栈段。它的大小取决于系统，但典型值以MB为单位。我不知道您的系统的特征，但是有100000个线程，这可能是代码崩溃的原因。对于有关cygwin.s的消息，我没有任何解释，但是在堆栈溢出后，行为可能很奇怪。

线程是使代码并行化的一种手段，并且对于数据并行性而言，在大多数情况下，拥有更多的线程而不是系统上逻辑处理器的数量是无用的。让openmp对其进行设置，但是您稍后可以尝试调整此数字。

除此之外，还有其他问题。

rand()不是thread safe，因为它使用的全局状态将被线程同时修改。 rand_r()是因为随机生成器的状态不是全局的，可以存储在每个线程中。

在没有 atomic 访问的情况下，请勿修改result之类的共享变量，因为并发线程访问会导致意外结果。虽然安全，但是对每个值使用原子修改并不是一个非常有效的解决方案。原子访问非常昂贵，最好使用在每个线程中进行本地累积的简化操作，最后使用唯一的原子访问。

#include <omp.h>
#include <iostream>
#include <random>
#include <time.h>

int main()
{
    int runs = 100000;
    double result = 0.0;
#pragma omp parallel
    {
      // per thread initialisation of rand_r seed.
      unsigned int rand_state=omp_get_thread_num()*time(NULL);
                     // or whatever thread dependent seed
#pragma omp for reduction(+:result)
      for(int i=0; i<runs; i++) 
        {
          double d = double(rand_r(&rand_state))/double(RAND_MAX);
          result += d;
        }
    }
    result /= double(runs);
    std::cout << "The computed average over " << runs << " runs was " 
           << result << std::endl;
    return 0;
}

寻找cygwin.s的GCC 8.1.0 / MinGW64编译的OpenMP程序崩溃？

1 个答案: