滥用OpenMP？

Question

我有一个使用OpenMP来并行化for-loop的程序。在循环内部，线程将写入共享变量，所以我需要同步它们。但是，我有时可能会遇到段错误或双重释放或损坏错误。有人知道会发生什么？感谢致敬！下面是代码：

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：

正如我过去后double free or corruption，代码运行正常用单线程，但给出了多线程运行时错误。该错误随时发生变化。如果我运行两次，其中一次将会出现段错误，另一次将会出现双倍的空闲或腐败现象。

Answer 1

让我们来看看你的分割断层线：

result+=_labels[ nnIdx[i] ]; 

result是本地的 - 确定。

nnIdx是本地 - 也行。

i是本地 - 仍然可以。

_labels ...这是什么？

它是全球性的吗？你有没有通过#pragma shared定义访问权限？

也是一样的前者：

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

似乎我们这里有一个问题，是不是容易解决 - _search_struct不是线程安全的 - 大概值它是由线程同时修改。你必须有一个专用的_search_struct每线程，可能是通过在classify_various_k中分配它。

的真正的坏消息却是，ANN可能是完全无螺：

库分配少量的存储量 ，这是通过在 程序的内置所有 搜索struc-功能共享一生。因为共享数据 ，所以在删除所有单个结构 时，不会释放它，甚至不会释放 。

如上所述，并行数据修改总会有问题，因为库本身有一些共享数据 - 因此它本身不是线程安全的：/。