我正在尝试并行化我写的代码。我在阵列上执行归约时遇到问题。对于较小的数组来说,这一切似乎都很好,但是当数组大小超过某一点时,我要么得到堆栈溢出错误,要么崩溃。
我已经尝试在编译时使用/F来增加堆栈大小,我在windows上使用ifort,我还尝试传递set KMP_STACKSIZE=xxx特定于intel的堆栈大小递减。这有时会有所帮助,并允许代码在循环中进一步前进,但最终并不能解决问题,即使堆栈大小为1Gb或更大。
下面是我的代码的一个独立的小示例。它以串行方式工作,并且只有一个线程。或者有很多线程,但只有一个小“N”。大N(例如,示例中为250000)会导致问题。
我不认为这些数组如此庞大以至于会导致重大问题,我认为增加堆栈空间会有所帮助——还有其他选择吗,或者我在编码中遗漏了一些重要的东西?
program testreduction
use omp_lib
implicit none
integer :: i, j, nthreads, Nsize
integer iseed /3/
REAL, allocatable :: A(:,:), B(:), C(:), posi(:,:)
REAL :: dx, dy, r, Axi, Ayi, m, F
!Set size of matrix, and main loop
Nsize = 250000
m = 1.0
F = 1.0
!Allocate posi array
allocate(posi(2,Nsize))
!Fill with random numbers
do i=1,Nsize
do j=1,2
posi(j,i) = (ran(iseed))
end do
end do
!Allocate other arrays
allocate(A(2,Nsize), C(Nsize), B(Nsize))
print*, sizeof(A)+sizeof(B)+sizeof(C)
!$OMP parallel
nthreads = omp_get_num_threads()
!$OMP end parallel
print*, "Number of threads ", nthreads
!Go through each array and do some work, calculating a reduction on A, B and C.
!$OMP parallel do schedule(static) private(i, j, dx, dy, r, Axi, Ayi) reduction(+:C, B, A)
do i=1,Nsize
do j=1,Nsize
!print*, i
dx = posi(1,i) - posi(1,j)
dy = posi(2,i) - posi(2,j)
r = sqrt(dx**2+dy**2)
Axi = -m*(F)*(dx/(r))
Ayi = -m*(F)*(dy/(r))
A(1,i) = A(1,i) + Axi
A(2,i) = A(2,i) + Ayi
B(i) = B(i) + (Axi+Ayi)
C(i) = C(i) + dx/(r) + dy/(r)
end do
END DO
!$OMP END parallel do
end program
更新
这是我所说的更好的例子。。
program testreduction2
use omp_lib
implicit none
integer :: i, j, nthreads, Nsize, q, k, nsize2
REAL, allocatable :: A(:,:), B(:), C(:)
integer, ALLOCATABLE :: PAIRI(:), PAIRJ(:)
Nsize = 25
Nsize2 = 19
q=0
allocate(A(2,Nsize), C(Nsize), B(Nsize))
ALLOCATE(PAIRI(nsize*nsize2), PAIRJ(nsize*nsize2))
do i=1,nsize
do j =1,nsize2
q=q+1
PAIRI(q) = i
PAIRJ(q) = j
end do
end do
A = 0
B = 0
C = 0
!$OMP parallel do schedule(static) private(i, j, k)
do k=1,q
i=PAIRI(k)
j=PAIRJ(k)
A(1,i) = A(1,i) + 1
A(2,i) = A(2,i) + 1
B(i) = B(i) + 1
C(i) = C(i) + 1
END DO
!$OMP END parallel do
PRINT*, A
PRINT*, B
PRINT*, C
END PROGRAM