OpenMP ***“...”中的错误：双重释放或损坏（fasttop）：[地址] ***

Question

我开始使用 C++ 中的 openMP，但在使用缩减的并行 for 循环时遇到了问题。当我运行下面的函数时，我收到错误：“* Error in `./main.out': double free or corruption (fasttop): 0x00007fe2a00008c0 *”。

***更新：谢谢大家的帮助！我根据您的建议编辑了该功能（见下文），它运行正常。但是我仍然没有看到任何加速，当我运行 top 时，%CPU 字段永远不会超过 100%。有什么想法吗？

...
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

如果让多个线程在不同步的情况下写入同一个变量，你会自取其辱。

您在并行部分之外有EquivClass ec;，因此它是一个共享（线程间共享）变量。然后你在并行部分执行ec = ec_vec[i];。这意味着线程将值复制到共享变量。这将为您提供比赛条件。此复制分配将调用EquivClass::~EquivClass，它可能调用delete，然后它将调用EquivClass::EquivClass，它可能调用new。根据比赛，这将导致双重免费错误。

要修复此部分，请将ec 设为私有（线程本地）变量。不要在parallel 部分之外声明它，而是在for 循环内声明为auto &ec = ec_vec[i];。然后ec 将是一个私有变量，并且没有竞争条件。 & 会将其作为参考，因此甚至不需要副本，但这并不是绝对必要的。

同样地，您拥有的所有其他变量都是共享的，并且会给您带来危险的竞争条件。