OpenMP：ON NUMA的编译指示取消

---------------------编辑------------------ -------OpenMP：ON NUMA的编译指示取消

我已编辑的代码如下：

#pragma omp parallel for private(i, piold, err) shared(threshold_err) reduction(+:pi) schedule (static) 
{ 
    for (i = 0; i < 10000000000; i++){ //1000000000//705035067 
     piold = pi; 
     pi += (((i&1) == false) ? 1.0 : -1.0)/(2*i+1); 
     err = fabs(pi-piold); 
     if (err < threshold_err){ 
#pragma omp cancel for 
     } 

    } 
} 
    pi = 4*pi;

我与LLVM3.9/Clang4.0编译它。当我使用一个线程运行它时，我得到了预期的结果，其中使用了杂注取消操作（对照非编译指示取消版本进行检查，导致运行速度更快）。

但是当我运行线程> = 2时，程序进入循环。我在NUMA机器上运行代码。发生什么事？也许取消条件不满足！但是，然后代码花费比单线程非编译指示取消版本更长的时间！仅供参考，它在OMP_CANCELLATION = false时运行文件。

我有以下的OpenMP代码。我正在使用LLVM-3.9/Clang-4.0编译此代码。

#pragma omp parallel private(i, piold, err) shared(pi, threshold_err) 
{ 
#pragma omp for reduction(+:pi) schedule (static) 
    for (i = 0; i < 10000000 ; i++){ 
     piold = pi; 
     pi += (((i&1) == false) ? 1.0 : -1.0)/(2*i+1); 
     #pragma omp critical 
     { 
     err = fabs(pi-piold);// printf("Err: %0.11f\n", err); 
     } 
     if (err < threshold_err){ 
       printf("Cancelling!\n"); 
       #pragma omp cancel for 
     } 

    } 
}

不幸的是，我不认为#pragma omp cancel for被终止整个for循环。我最终打印出的值是err，但再次使用并行性时，会打印出哪个值会产生混淆。 err的最终值小于threshold_err。打印取消是打印，但在程序的最开始，这是令人惊讶的。程序在那之后继续运行！

如何确保这是正确的实施？ BTW OMP_CANCELLATION设置为true，并且一个小测试程序为相应的函数omp_get_cancellation（）返回'1'。

来源

2016-11-13 algoProg

据我所知，omp cancel只是一个中断信号，它会通知以便以后不再创建线程。仍在运行的线程将一直持续到结束。请参阅http://bisqwit.iki.fi/story/howto/openmp/和http://jakascorner.com/blog/2016/08/omp-cancel.html

实际上，在我看来，我看到您的程序产品可接受的近似值。但是，一些变量可以保持在较小的范围内。这是我的建议

#include <iostream> 
#include <cmath> 
#include <iomanip> 

int main() { 

    long double pi = 0.0; 
    long double threshold_err = 1e-7; 
    int cancelFre = 0; 

#pragma omp parallel shared(pi, threshold_err, cancelFre) 
    { 
#pragma omp for reduction(+:pi) schedule (static) 
     for (int i = 0; i < 100000000; i++){ 
      long double piold = pi; 
      pi += (((i&1) == false) ? 1.0 : -1.0)/(2*i+1); 
      long double err = std::fabs(pi-piold); 
      if (err < threshold_err){ 

#pragma omp cancel for 
       cancelFre++; 
      } 

     } 
    } 

    std::cout << std::setprecision(10) << pi * 4 << " " << cancelFre; 

    return 0; 
}

来源

2016-11-13 17:01:48

嗨，感谢您的回复。什么是cancelFre？ – algoProg

另外，当我删除'cancel for'循环部分时，代码在'i = 100000000'时需要约11秒。但是在取消它的过程中，我必须永远放弃它。 – algoProg

@algoProg cancelFre是cancalling的频率，我把它放在ompcancel之后来计算发送取消信号的次数（这样我就知道它只是一个信号）。我很确定我可以通过循环。我也在我的笔记本电脑上确认您的代码也适用。我只是看到你分享了很多变数。 –

好吧，我解决了它。在我的代码上面的问题在这里：

err = fabs(pi-piold);

在上线pi如果条件改变后，之前被改变。多个线程也是如此。据我了解，这使得程序陷入僵局。

我解决它通过强制只有一个线程，主人，做此项检查：

if(omp_get_thread_num()==0){ 
err = fabs(pi-piold); 
if (err < threshold_err){ 
#pragma omp cancel for 
     } 
}

我可以使用#pragma omp single，但它给了错误关于嵌套编译指示。

这里性能受到线程数量较少（1-4比正常的顺序代码差）。之后，性能提高。这不是最好的解决方案，有人可以肯定地改善这一点。

来源

2016-11-16 02:21:41 algoProg

我还是不明白为什么你更喜欢让我和圈外的人在圈外，同时他们可以在循环范围内。如果它们只在循环内部，则不会担心竞争条件，因为它们在每个循环中都是分开的。 –

请看khôinguyễn的答案。有用！！基本上在并行杂注中定义'i'和'piold'。尽管1-4线程的性能仍然不利于顺序。 5-16线性放大（16是最大线程数）。 – algoProg

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