Arrays 用Fortran实现Openmp阵列精简

我正在尝试将我编写的代码并行化。我在数组上执行还原时遇到问题。对于小型数组来说，这一切似乎都很好，但是当数组大小超过某个点时，我要么会出现堆栈溢出错误，要么会崩溃

我尝试在编译时使用/F增加堆栈大小，在windows上使用ifort，我还尝试将set KMP_STACKSIZE=xxx传递给英特尔特定的堆栈大小偏差。这有时会有帮助，并允许代码在我的循环中继续前进，但最终无法解决问题，即使堆栈大小为1Gb或更大

下面是我的代码的一个小型独立工作示例。它以串行方式工作，只有一个线程。或者有许多线程，但只有一个小“N”。较大的N（如示例中的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，并且假设增加堆栈空间会有所帮助——是否还有其他选择，或者我是否在编码中遗漏了一些重要的内容

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

我所说的一个更好的例子

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

---

问题是您正在减少非常大的阵列。请注意，在OpenMP 4.5之前，其他语言（C、C++）无法减少阵列

但是我看不出有任何理由在你的例子中减少，你只更新每个元素一次

试试看

!$OMP parallel do schedule(static) private(i, dx, dy, r, Axi, Ayi)
do i=1,Nsize
  do j=1,Nsize
    ...
    A(1,i) = A(1,i) + Axi
    A(2,i) = A(2,i) + Ayi
    B(i) = B(i) + (Axi+Ayi)
    C(i) = C(i) + dx/(r) + dy/(r)
  end do
end do
!$OMP END parallel do

关键是螺纹不相交。每个线程使用不同的

i

s集合，因此

A

、

B

和

C

的元素也不同

---

即使你提出了一个似乎必要的案例，你也可以重写它来避免它。您甚至可以自己分配一些缓冲区并模拟减少。或者使用原子更新。

在本例中，您是正确的，我不需要减少，但是在实际代码中我需要。这只是我能想到的以同样方式失败的最简单的例子。仍然没有必要减少你的更新。如果你有不同的东西，展示出来。还是太简单了，

PAIRI

只依赖于

i

，而你不使用

j

。不需要削减。显示实际的代码。也许我没有得到这个，但是如果两个线程都有相同的I值并尝试写入相同的元素，这不是一个问题吗？奇怪的是，所有的大数组都是可分配的。在reduce子句中列出它们不应该导致堆栈空间耗尽，因为私有副本也应该是可分配的。