Caching “什么是”呢；虚假分享；？如何复制/避免它？

今天在并行编程课上，我和我的教授对什么是“虚假共享”有了不同的理解。我的教授所说的毫无意义，所以我立即指出了这一点。她认为“虚假分享”会导致节目结果出错

我说过，“错误共享”发生在不同的内存地址被分配到同一个缓存线时，将数据写入其中一个缓存线会导致另一个缓存线被踢出缓存线。如果处理器在两个假共享地址之间写入数据，则两个地址都无法保留在缓存中，因此所有操作都将导致对DRAM的访问

到目前为止，这是我的看法。事实上我也不确定我说了什么。。。如果我有误解，请指出

所以有一些问题。缓存假定为64字节对齐、4路集关联

两个被64字节以上分隔的地址是否可能是“错误共享”

单线程程序是否可能遇到“错误共享”问题

复制“虚假共享”的最佳代码示例是什么

一般来说，应该注意什么来避免程序员的“错误共享”

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我将分享我对你的问题的观点

两个地址之间的间距大于块大小的字节数，不会驻留在完全相同的缓存线上。因此，如果一个内核的缓存中有第一个地址，而另一个内核请求第二个地址，那么第一个地址不会因为该请求而从缓存中删除。这样就不会出现错误的共享遗漏

我无法想象在完全没有并发性的情况下会发生怎样的错误共享，因为除了单个线程之外，不会有任何其他线程竞争缓存线

使用OpenMP复制虚假共享的简单示例如下：

double sum=0.0, sum_local[NUM_THREADS];

#pragma omp parallel num_threads(NUM_THREADS)
{
    int me = omp_get_thread_num();
    sum_local[me] = 0.0;

    #pragma omp for
    for (i = 0; i < N; i++)
        sum_local[me] += x[i] * y[i];

    #pragma omp atomic
    sum += sum_local[me];
}

double sum=0.0，sum_local[NUM_THREADS]；
#pragma omp并行num_线程（num_线程）
{
int me=omp_get_thread_num（）；
sum_local[me]=0.0；
#pragma omp for
对于（i=0；i

为避免错误分享，我可以想到的一些一般性注释如下：

double sum=0.0, sum_local[NUM_THREADS];

#pragma omp parallel num_threads(NUM_THREADS)
{
    int me = omp_get_thread_num();
    sum_local[me] = 0.0;

    #pragma omp for
    for (i = 0; i < N; i++)
        sum_local[me] += x[i] * y[i];

    #pragma omp atomic
    sum += sum_local[me];
}

a。尽可能多地使用私有数据

b。有时，您可以使用来对齐数据，以确保共享数据所在的缓存中不会有其他变量

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欢迎进行任何更正或添加。

启用优化后，任何体面的编译器都会将

sum\u local[me]

保存在寄存器中，除非它无法证明

x[i]

和

y[i]

不能对其进行别名。（有些编译器会在运行时发出代码来检查重叠情况，并在这种情况下使用自动矢量化循环。否则，潜在的别名可能会使循环在没有错误共享的情况下也会失败；在循环承载的依赖链中，只需额外5个存储转发延迟周期而没有错误共享，这是非常糟糕的）。但是，是的，任何稍微复杂一点的东西都很容易在循环内部产生错误的共享，而不仅仅是在循环结束时。@PeterCordes如果NUM_线程不是一个常量呢？我不认为编译器可以在这种情况下分配寄存器case@tuket：那没关系。它所要证明的是，

foo[bar]

在循环中每次都是相同的地址，写入它不会影响我们从

x[i]

或

y[i]

读取的内容。（例如，

sum_local[]

与

x[]

或

y[]

不重叠）。由于

me

是循环不变的，而

sum\u local

是一个数组，因此编译器可以在循环内的寄存器中保留一个和，并在最后使用运行时变量值

me

存储一次。每个线程都有自己的

me

，并且知道C99 VLA的基址

double sum_local[NUM_THREADS]

@tuket：无论哪种方式，理想情况下都可以让每个线程只使用自己的私有标量变量，但本示例的重点是演示错误共享，因此故意将其写得“糟糕”。我仍然认为您必须在禁用优化的情况下编译，以阻止编译器将其优化到寄存器中。或

易失性双和本地[NUM_线程]是一个关于虚假分享的视频，希望对大家有所帮助。如果没有50%的声誉，我不能添加评论，这真的很尴尬。