OpenMP ***'...'中的错误：double free或corruption（fasttop）：[address] ***
我开始使用C++中的openMP，并且遇到了并行for循环与减少。当我运行下面的函数时，出现错误：“* ./main.out'中的错误：双重空闲或损坏（fasttop）：0x00007fe2a00008c0 *”。OpenMP ***'...'中的错误：double free或corruption（fasttop）：[address] ***
***更新：谢谢大家的帮助！我根据您的建议编辑了该功能（请参阅下文），并且它可以正常运行。但是我仍然没有看到任何加速，并且当我运行顶部时，％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;
}
回答：
通过让多个线程在没有同步的情况下写入同一个变量，您可以在脚下自我拍摄。
你有EquivClass ec;以外的并行部分，所以它是一个共享（线程间共享）变量。然后你在并行部分内部做ec = ec_vec[i];。这意味着线程将该值复制到共享变量。这会给你比赛条件。该副本分配将呼叫EquivClass::~EquivClass，其可能会呼叫delete，然后它将呼叫EquivClass::EquivClass，这可能会呼叫new。根据种族的不同，这会导致双倍的免费错误。
要修复此部分，请将ec设为私有（局部于该线程）变量。不要将其声明为parallel部分，而是在for循环内作为auto &ec = ec_vec[i];。然后ec将是一个私有变量，并且没有竞争条件。 &将作为参考，所以甚至不需要复制，但这不是绝对必要的。
同样，你在那里的所有其他变量是共享，并会给你危险的竞争条件。
以上是 OpenMP ***'...'中的错误：double free或corruption（fasttop）：[address] *** 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/259849.html
