【发布时间】:2015-12-22 14:21:41
【问题描述】:
先决条件:
- 并行引擎:OpenMP 3.1+(如果需要,可以是 OpenMP 4.0)
- 并行结构:OpenMP 任务
- 编译器:gcc 4.9.x(支持 OpenMP 4.0)
输入:
- 带循环的 C 代码
- 循环有交叉迭代数据依赖(ies):“i+1”迭代需要来自“i”迭代的数据(只有这种依赖,没有别的)
- 循环体可以部分依赖
- 循环不能分成两个循环;循环体应保持实心
- 任何合理的东西都可以添加到循环或循环体函数定义中
代码示例:
(此处 conf/config/configData 变量仅用于说明目的,主要关注的是 value/valueData 变量。)
void loopFunc(const char* config, int* value)
{
int conf;
conf = prepare(config); // independent, does not change “config”
*value = process(conf, *value); // dependent, takes prev., produce next
return;
}
int main()
{
int N = 100;
char* configData; // never changes
int valueData = 0; // initial value
…
for (int i = 0; i < N; i++)
{
loopFunc(configData, &valueData);
}
…
}
需要:
- 使用 omp 任务的并行循环(不能使用 omp for / omp 部分)
- “准备”功能应与其他“准备”或“处理”功能并行执行
- “进程”函数应根据数据依赖进行排序
已提出和实施的内容:
- 定义整数标志
- 为其分配第一次迭代的次数
- 每次迭代需要数据时都会等待标志等于它的迭代
- 下一次迭代的数据准备好时更新标志值
像这样:
(我提醒一下,conf/config/configData 变量仅用于说明目的,主要兴趣在于 value/valueData 变量。)
void loopFunc(const char* config, int* value, volatile int *parSync, int iteration)
{
int conf;
conf = prepare(config); // independent, do not change “config”
while (*parSync != iteration) // wait for previous to be ready
{
#pragma omp taskyield
}
*value = process(conf, *value); // dependent, takes prev., produce next
*parSync = iteration + 1; // inform next about readiness
return;
}
int main()
{
int N = 100;
char* configData; // never changes
int valueData = 0; // initial value
volatile int parallelSync = 0;
…
omp_set_num_threads(5);
#pragma omp parallel
#pragma omp single
for (int i = 0; i < N; i++)
{
#pragma omp task shared(configData, valueData, parallelSync) firstprivate(i)
loopFunc(configData, &valueData, ¶llelSync, i);
}
#pragma omp taskwait
…
}
发生了什么:
失败了。 :)
原因是openmp任务占用了openmp线程。 例如,如果我们定义 5 个 openmp 线程(如上面的代码)。
- “For”循环生成 100 个任务。
- OpenMP 运行时将 5 个任意任务分配给 5 个线程并启动这些任务。
如果已启动的任务中没有 i=0 的任务(有时会发生),则执行任务永远等待,永远占用线程,永远不会启动 i=0 的任务。
下一步是什么?
我没有其他想法如何实现所需的计算模式。
当前解决方案
感谢下面@parallelgeek 的想法
int main()
{
int N = 10;
char* configData; // never changes
int valueData = 0; // initial value
volatile int parallelSync = 0;
int workers;
volatile int workingTasks = 0;
...
omp_set_num_threads(5);
#pragma omp parallel
#pragma omp single
{
workers = omp_get_num_threads()-1; // reserve 1 thread for task generation
for (int i = 0; i < N; i++)
{
while (workingTasks >= workers)
{
#pragma omp taskyield
}
#pragma omp atomic update
workingTasks++;
#pragma omp task shared(configData, valueData, parallelSync, workingTasks) firstprivate(i)
{
loopFunc(configData, &valueData, ¶llelSync, i);
#pragma omp atomic update
workingTasks--;
}
}
#pragma omp taskwait
}
}
【问题讨论】:
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让我们看看,你声明了 char* configData;,然后你将它传递给 loopFunc() 里面的 loopFunc() 你将它传递给 process(conf, value);*。 问: process() 到底是什么?
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@Michi:这里 conf/config/configData 变量仅用于说明目的,主要兴趣在于 value/valueData 变量。更新了帖子。 “准备”说明了与值无关的函数,它需要时间但不与其他迭代交互。 “过程”说明了从上一次迭代中获取数据并为下一次迭代产生新值的函数,
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@吉尔斯。 “int &xxx”,AFAIK,只能在 C++ 中使用?我需要与 C 兼容......因此“刷新”似乎根本不可能,好像 omp 不允许刷新取消引用的值,如 flush(*parSync)......
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让我烦恼的另一件事是标准规定“每当线程到达任务调度点时,实现可能导致它执行任务切换,开始或恢复执行绑定到当前团队的不同任务”。这里没有义务,所以你的代码的行为无论如何都是实现定义的,不是吗?但以防万一,我也会使用
OMP_WAIT_POLICY将其设置为PASSIVE,以防它允许更好的任务调度...... -
@Gilles,是的,解决方案的行为是不可预测的,这是主要问题。这就是为什么我在这里提出这个问题..
标签: c multithreading parallel-processing task openmp