Boost Random和OpenMP

Question

我從OpenMP並行部分代碼中收到「總線錯誤」。我在下面重新創建了一個我的問題的簡單版本。該代碼基本上對函數uniform_distribution進行了很多調用，該函數使用Boost的uniform_int_distribution繪製0到20000之間的整數。

這個post警告兩個線程訪問同一個對象。我猜這是我的情況eng。 （不幸的是，我不知道如何編寫「一個合適的互斥包裝器」，正如該文章所暗示的那樣）。

我想到的一個可能的骯髒解決方案是在#pragma for循環內創建一個本地eng並將其作爲參數傳遞給uniform_distribution。我不喜歡這個想法，因爲在我的真實代碼中，我調用了很多函數，傳遞一個本地的eng會很麻煩。此外，我擔心的是，如果我在uniform_distribution內聲明eng，不同的線程將生成相同的隨機數字序列。所以，我有兩個要求：如何並行的方式，

1. 每個線程生成概率獨立於其他線程借鑑？
2. RNG上沒有競態條件嗎？

謝謝;任何幫助熱烈讚賞。

#include <omp.h> 
#include <boost/random/uniform_int_distribution.hpp> 

boost::random::mt19937 eng; 

int uniform_distribution(int rangeLow, int rangeHigh) { 
    boost::random::uniform_int_distribution<int> unirv(rangeLow, rangeHigh); 
    return unirv(eng); 
} 
int main() 
{ 
    # pragma omp parallel for private(eng) 
    for (int bb=0; bb<10000; bb++) 
     for (int i=0; i<20000; i++) 
      int a = uniform_distribution(0,20000); 

    return 0; 
} 

Answer 1

當你並行一些代碼，你必須考慮的共享資源，這可能會導致數據競爭，反過來，最終可能會打破你的計劃。 （注意：並非所有的數據競賽都會破壞你的程序。）

就你而言，正如你期望的那樣，eng是由兩個或更多線程共享的，爲了正確執行，必須避免這兩個線程的共享。

針對您的案例的解決方案是私有化：爲共享資源製作每個線程副本。您需要創建一個eng的單獨副本。

有許多的方式來爲eng做私有化：

（1）儘量使用threadprivate指令（link）：例如，#pragma omp threadprivate(eng)。但是，有些編譯器可能不支持該指令的非POD結構。

（2）在情況下threadprivate不可用時，使用的eng陣列，並用線程id訪問：聲明如eng[MAX_THREAD]。然後，訪問線程ID：eng[omp_get_thread()]。

但是，第二種解決方案需要考慮虛假分享，這可能會嚴重損害性能。最好保證eng[MAX_THREAD]中的每個項目都分配在單獨的緩存行邊界上，這在現代臺式機CPU中通常爲64字節。還有幾種方法可以避免虛假分享。最簡單的解決方案是使用填充：例如，在struct中的char padding[x]，其中包含eng。

Answer 2

你有兩個選擇：

• 必須爲每個線程單獨的隨機數生成器和種子他們不同
• 使用互斥

首先，互斥的例子：

# pragma omp parallel for 
for (int bb=0; bb<10000; bb++) 
{ 
    for (int i=0; i<20000; i++) 
    { 
     // enter critical region, disallowing simulatneous access to eng 
     #pragma omp critical 
     { 
      int a = uniform_distribution(0,20000); 
     } 
     // presumably some more code... 
    } 
    // presumably some more code... 
} 

接着，播種線程本地存儲的一個例子：

# pragma omp parallel 
{ 
    // declare and seed thread-specific generator 
    boost::random::mt19937 eng(omp_get_thread_num()); 
    #pragma omp for 
    for (int bb=0; bb<10000; bb++) 
    { 
     for (int i=0; i<20000; i++) 
     { 
      int a = uniform_distribution(0,20000, eng); 
      // presumably some more code... 
     } 
     // presumably some more code... 
    } 
} 

這些片段的兩個都只是示意性的，根據您的要求（比如安全相關的對遊戲與建模），你可能想選擇一個比其他。您可能還需要更改確切的實施以適合您的使用情況。例如，如果您希望它是可重複的或更接近真正的隨機（無論這可能是系統特定的），如何爲發生器播種是非常重要的。這同樣適用於兩種解決方案（儘管要在互斥案例中獲得可重複性更難）。

線程本地發電機可以運行得更快，而互相排斥的情況下應使用較少的內存。

編輯：要明確，互斥方案纔有意義，如果隨機數的產生不是線程的工作（即在本例中// presumably some more code...的批量存在，並不需要一個微不足道的金額的時間來完成）。臨界區只需要涵蓋訪問共享變量，改變你的一些架構將允許你在較精細的控制（在線程本地存儲的情況下，也可以讓你避免周圍傳遞一個eng參考）

Answer 3

我覺得最方便的解決方案將涉及thread_local RNG和涉及線程ID爲每個線程的唯一號碼的直播，例如，你可以做系統時間和線程ID種子的RNG之間的XOR 。沿（用C++ 11）線的東西：

#include <omp.h> 
#include <boost/random/uniform_int_distribution.hpp> 

#include <thread> 
#include <ctime> 

boost::random::mt19937& get_rng_engine() { 
    thread_local boost::random::mt19937 eng(
    reinterpret_cast<unsigned int>(std::time(NULL))^std::this_thread::get_id()); 
    return eng; 
}; 

（注：你也可以使用<random>，如果你要使用C++ 11）

如果你不能用C++ 11，那麼您可以使用boost::thread而不是類似行爲，請參閱thread-local storage上的Boost頁面。