OpenMP ***'...'中的錯誤：double free或corruption（fasttop）：[address] ***

Question

我開始使用C++中的openMP，並且遇到了並行for循環與減少。當我運行下面的函數時，出現錯誤：「* ./main.out'中的錯誤：雙重空閒或損壞（fasttop）：0x00007fe2a00008c0 *」。

***更新：謝謝大家的幫助！我根據您的建議編輯了該功能（請參閱下文），並且它可以正常運行。但是我仍然沒有看到任何加速，並且當我運行頂部時，％CPU字段永遠不會超過100％。有什麼想法嗎？

... 
const int NUM_THREADS = 10; 
... 
double Parameters::get_log_likelihood(
     const vector<EquivClass> & ec_vec, 
     const vector<Gene> & genes_vec, 
     const unordered_map<int,double> & delta5, 
     const unordered_map<int,double> & delta3, 
     const unordered_map<string,double> & beta5, 
     const unordered_map<string,double> & beta3) { 
    // Init vars. 
    vector<vector<double>> denoms5, denoms3; 
    double log_likelihood, mapping_ll; 
    EquivClass ec; 
    Mapping m; 
    int gene_id, cod_idx, d5, d3; 
    string b5, b3; 

    denoms5 = get_all_5_denominators(genes_vec, delta5, beta5); 
    denoms3 = get_all_3_denominators(genes_vec, delta3, beta3); 
    log_likelihood = 0; 

    #pragma omp parallel for reduction(+ : log_likelihood) 
    for (int i=0; i<ec_vec.size(); i++) { 
     ec = ec_vec[i]; 
     for (int r=0; r<ec.num_mappings; r++) { 
      m = ec.mappings[r]; 
      gene_id = m.gene_id; 
      cod_idx = m.cod_idx; 
      d5 = m.d5; 
      d3 = m.d3; 
      b5 = get_b5(genes_vec[gene_id], cod_idx, d5); 
      b3 = get_b3(genes_vec[gene_id], cod_idx, d3); 
      mapping_ll = ec.exp_cts[r] * (
       log(rho.at(gene_id)) + log(pi.at(gene_id).at(cod_idx)) + 
       log(delta5.at(d5)) + log(beta5.at(b5)) + 
       log(delta3.at(d3)) + log(beta3.at(b3)) - 
       log(denoms5.at(gene_id).at(cod_idx)) - 
       log(denoms3.at(gene_id).at(cod_idx))); 
      if (!isnan(mapping_ll)) { 
       log_likelihood += mapping_ll; 
      } else { 
       ; 
      } 
     } 
    } 
    return log_likelihood; 
} 

************** 
*** UPDATED 
************** 
double Parameters::get_log_likelihood(
     const vector<EquivClass> & ec_vec, 
     const vector<Gene> & genes_vec, 
     const unordered_map<int,double> & delta5, 
     const unordered_map<int,double> & delta3, 
     const unordered_map<string,double> & beta5, 
     const unordered_map<string,double> & beta3) { 
    // Init vars. 
    vector<vector<double>> denoms5, denoms3; 
    double log_likelihood = 0; 

    denoms5 = get_all_5_denominators(genes_vec, delta5, beta5); 
    denoms3 = get_all_3_denominators(genes_vec, delta3, beta3); 

    #pragma omp parallel for reduction(+:log_likelihood) 
    for (int i=0; i<ec_vec.size(); i++) { 
     const EquivClass & ec = ec_vec[i]; 
     for (int r=0; r<ec.num_mappings; r++) { 
      const Mapping & m = ec.mappings[r]; 
      string b5 = get_b5(genes_vec[m.gene_id], m.cod_idx, m.d5); 
      string b3 = get_b3(genes_vec[m.gene_id], m.cod_idx, m.d3); 
      double mapping_ll = ec.exp_cts[r] * (
       log(rho[m.gene_id]) + log(pi[m.gene_id][m.cod_idx]) + 
       log(delta5.at(m.d5)) + log(beta5.at(b5)) + 
       log(delta3.at(m.d3)) + log(beta3.at(b3)) - 
       log(denoms5[m.gene_id][m.cod_idx]) - 
       log(denoms3[m.gene_id][m.cod_idx])); 
      if (!isnan(mapping_ll)) { 
       log_likelihood += mapping_ll; 
      } else { 
       ; 
      } 
     } 
    } 
    return log_likelihood; 
} 

int main (int argv, char * argc []) { 
    ... 
    omp_set_num_threads(NUM_THREADS); 
    Parameters params(...) 
    params.get_log_likelihood(...); 
    ... 
    return 0; 
} 

Answer 1

通過讓多個線程在沒有同步的情況下寫入同一個變量，您可以在腳下自我拍攝。

你有EquivClass ec;以外的並行部分，所以它是一個共享（線程間共享）變量。然後你在並行部分內部做ec = ec_vec[i];。這意味着線程將該值複製到共享變量。這會給你比賽條件。該副本分配將呼叫EquivClass::~EquivClass，其可能會呼叫delete，然後它將呼叫EquivClass::EquivClass，這可能會呼叫new。根據種族的不同，這會導致雙倍的免費錯誤。

要修復此部分，請將ec設爲私有（局部於該線程）變量。不要將其聲明爲parallel部分，而是在for循環內作爲auto &ec = ec_vec[i];。然後ec將是一個私有變量，並且沒有競爭條件。 &將作爲參考，所以甚至不需要複製，但這不是絕對必要的。

同樣，你在那裏的所有其他變量是共享，並會給你危險的競爭條件。