濫用OpenMP？

Question

我有一個使用OpenMP來並行化for-loop的程序。在循環內部，線程將寫入共享變量，所以我需要同步它們。但是，我有時可能會遇到段錯誤或雙重釋放或損壞錯誤。有人知道會發生什麼？感謝致敬！下面是代碼：

void KNNClassifier::classify_various_k(int dim, double *feature, int label, int *ks, double * errors, int nb_ks, int k_max) { 
    ANNpoint  queryPt = 0;  
    ANNidxArray nnIdx = 0;  
    ANNdistArray dists = 0;  

    queryPt = feature;  
    nnIdx = new ANNidx[k_max];     
    dists = new ANNdist[k_max];    

    if(strcmp(_search_neighbors, "brutal") == 0) {// search 
    _search_struct->annkSearch(queryPt, k_max, nnIdx, dists, _eps); 
    }else if(strcmp(_search_neighbors, "kdtree") == 0) { 
    _search_struct->annkSearch(queryPt, k_max, nnIdx, dists, _eps); // double free or corruption 
    } 

    for (int j = 0; j < nb_ks; j++) 
    { 
    scalar_t result = 0.0; 
    for (int i = 0; i < ks[j]; i++) {   
     result+=_labels[ nnIdx[i] ]; // Segmentation fault 
    } 
    if (result*label<0) 
    { 
    #pragma omp critical 
    { 
     errors[j]++; 
    } 
    } 

    } 

    delete [] nnIdx; 
    delete [] dists; 

} 

     void KNNClassifier::tune_complexity(int nb_examples, int dim, double **features, int *labels, int fold, char *method, int nb_examples_test, double **features_test, int *labels_test) {  
      int nb_try = (_k_max - _k_min)/scalar_t(_k_step);  
      scalar_t *error_validation = new scalar_t [nb_try];  
      int *ks = new int [nb_try];  

      for(int i=0; i < nb_try; i ++){  
      ks[i] = _k_min + _k_step * i;  
      }  

      if (strcmp(method, "ct")==0)                              
      {  

      train(nb_examples, dim, features, labels);// train once for all nb of nbs in ks                         

      for(int i=0; i < nb_try; i ++){  
       if (ks[i] > nb_examples){nb_try=i; break;}  
       error_validation[i] = 0;  
      }  

      int i = 0;  
     #pragma omp parallel shared(nb_examples_test, error_validation,features_test, labels_test, nb_try, ks) private(i)  
      {  
     #pragma omp for schedule(dynamic) nowait  
       for (i=0; i < nb_examples_test; i++)   
       {  
       classify_various_k(dim, features_test[i], labels_test[i], ks, error_validation, nb_try, ks[nb_try - 1]); // where error occurs  
       }  
      }  
      for (i=0; i < nb_try; i++)  
      {  
       error_validation[i]/=nb_examples_test;  
      }  
      } 

      ...... 
    } 

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UPDATE：

正如我過去後double free or corruption，代碼運行正常用單線程，但給出了多線程運行時錯誤。該錯誤隨時發生變化。如果我運行兩次，其中一次將會出現段錯誤，另一次將會出現雙倍的空閒或腐敗現象。

Answer 1

讓我們來看看你的分割斷層線：

result+=_labels[ nnIdx[i] ]; 

result是本地的 - 確定。

nnIdx是本地 - 也行。

i是本地 - 仍然可以。

_labels ...這是什麼？

它是全球性的嗎？你有沒有通過#pragma shared定義訪問權限？

也是一樣的前者：

_search_struct->annkSearch(queryPt, k_max, nnIdx, dists, _eps); 

似乎我們這裏有一個問題，是不是容易解決 - _search_struct不是線程安全的 - 大概值它是由線程同時修改。你必須有一個專用的_search_struct每線程，可能是通過在classify_various_k中分配它。

的真正的壞消息卻是，ANN可能是完全無螺：

庫分配少量的存儲量 ，這是通過在 程序的內置所有 搜索struc-功能共享一生。因爲共享數據 ，所以在刪除所有單個結構 時，不會釋放它，甚至不會釋放 。

如上所述，並行數據修改總會有問題，因爲庫本身有一些共享數據 - 因此它本身不是線程安全的：/。