Question

当我尝试使用OpenMP来并行化某些循环时，我解决了一个更大的问题并遇到了一个错误。我在下面用一些模仿自己代码的简单代码重现了这个问题。

问题在于，当我运行程序时，它将随机进入某种无限循环/死锁（CPU为100％，但不做任何事情）。从我的测试中可以看出，其中一个线程试图计算矩阵矩阵产品，但由于某种原因从未完成。

我知道如果启用OpenMP，Eigen将使用OpenMP并行化矩阵 - 矩阵产品。我还在此之外添加了另一个并行循环。但是，如果通过定义EIGEN_DONT_PARALLELIZE禁用Eigen的并行化，仍会出现此错误。

我在MacOS 10.6.8上使用gcc版本4.6.0 20101127，使用了Eigen 3.0.4。

我无法弄清楚可能出现的问题......

#include <iostream>
#include <Eigen/Core>

using namespace std;
using namespace Eigen;

MatrixXd Test(MatrixXd const& F, MatrixXd const& G)
{
  MatrixXd H(F.rows(), G.cols());
  H.noalias() = F*G;

  return H;
}

int main()
{
  MatrixXd F = MatrixXd::Random(2,2);
  MatrixXd G = MatrixXd::Random(2,2);

  #pragma omp parallel for
  for (unsigned int i = 0; i < 10000; ++i)
    MatrixXd H = Test(F,G);

  cout << "Done!" << endl;
}

Answer 1

经过一些调试后，我认为问题出在Eigen上。在文件src/Core/products/GeneralBlockPanelKernel.h中有一个名为manage_caching_sizes的函数，它声明了两个静态变量：

static std::ptrdiff_t m_l1CacheSize = 0;
static std::ptrdiff_t m_l2CacheSize = 0;

将此更改为：

static std::ptrdiff_t m_l1CacheSize = 0;
static std::ptrdiff_t m_l2CacheSize = 0;
#pragma omp threadprivate(m_l1CacheSize, m_l2CacheSize)

解决了我的问题。

Answer 2

即使使用最新版本的Eigen（3.0.5），我也遇到了同样的问题。我尝试了上面提出的修复程序，由于新的初始化程序，因此无法使用3.0.5版本。所以我做了以下改变：

static std::ptrdiff_t m_l1CacheSize;
static std::ptrdiff_t m_l2CacheSize;
#pragma omp threadprivate(m_l1CacheSize, m_l2CacheSize)

if (m_l1CacheSize==0)
{
    m_l1CacheSize = manage_caching_sizes_second_if_negative(queryL1CacheSize(),8 * 1024);
    m_l2CacheSize = manage_caching_sizes_second_if_negative(queryTopLevelCacheSize(),1*1024*1024);
}

解决了我的问题。

Answer 3

使用Microsoft Visual Studio 2010 SP1 PPL / parallel_for时遇到了同样的问题。

中描述了该解决方案

http://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicMultiThreading.html

在多线程应用程序中使用Eigen

如果你自己的应用程序是多线程的，那么多个   线程调用Eigen，然后你必须初始化Eigen   在创建线程之前调用以下例程：
#include <Eigen/Core>

int main(int argc, char** argv)
{
  Eigen::initParallel();

  ...
}
如果您的应用程序与OpenMP并行化，您可能会想要禁用Eigen自己的并行化，如前所述部分。

使用OpenMP和Eigen会导致无限循环/死锁

3 个答案: