C++ OpenMP在SEIR模型的Rcpp代码中生成SEGFULT
我编写了一个（可能效率很低，但无论如何…）Rcpp代码，使用内联来模拟随机过程。 串行版本的编译和工作非常完美，但因为我需要从中进行大量模拟，而且在我看来，这似乎是一个令人尴尬的并行问题（只需要再次模拟其他参数值，并返回一个带有结果的矩阵）我试图为添加C++ OpenMP在SEIR模型的Rcpp代码中生成SEGFULT,c++,r,openmp,rcpp,armadillo,C++,R,Openmp,Rcpp,Armadillo,我编写了一个（可能效率很低，但无论如何…）Rcpp代码，使用内联来模拟随机过程。 串行版本的编译和工作非常完美，但因为我需要从中进行大量模拟，而且在我看来，这似乎是一个令人尴尬的并行问题（只需要再次模拟其他参数值，并返回一个带有结果的矩阵）我试图为添加#pragma omp parallel，并使用-fopenmp-lgomp进行编译，但。。。繁荣 即使是很小的例子，我也会得到一个segfault！ 我尝试添加setenv（“OMP_STACKSIZE”，“24M”，1）和值远远超过24M，但仍
#pragma omp parallel，并使用-fopenmp-lgomp
进行编译，但。。。繁荣
即使是很小的例子，我也会得到一个segfault！
我尝试添加setenv（“OMP_STACKSIZE”，“24M”，1）和值远远超过24M，但仍会发生segfault
我将简要解释代码，因为它有点长（我试图缩短它，但结果发生了变化，我无法复制它..）：
我有两个嵌套循环，内部循环执行给定参数集的模型，外部循环更改参数
竞态条件可能发生的唯一原因是，如果代码试图并行执行内部循环中的一组指令（由于模型结构，这无法完成，在迭代t
时，它取决于迭代t-1
），而不是并行外部循环，但是如果我没有弄错的话，这就是并行for
构造函数在默认情况下所做的，如果放在外部的话
这就是我试图运行的代码的基本形式：
mat result(n_param,T_MAX);
#pragma omp parallel for
for(int i=0,i<n_param_set;i++){
t=0;
rowvec jnk(T_MAX);
while(t < T_MAX){
...
jnk(t) = something(jnk(t-1));
...
t++;
}
result.row(i)=jnk;
}
return wrap(result);
谢谢你的帮助
注意：在您提问之前，我稍微修改了Rcpp多项式采样函数，只是因为我更喜欢这种方式，而不是使用指针的方式……没有任何其他特殊原因！：） R中的核心伪随机数生成器（PRNG）不是设计用于多线程环境的。也就是说，它们的状态存储在一个静态数组中（dummy
fromsrc/main/PRNG.c
），因此在所有线程之间共享。此外，还使用其他几种静态结构来存储核心PRNG的高级接口的状态
一种可能的解决方案是，您可以将对rnorm（）
或其他采样函数的每次调用都放在命名的关键部分中，所有这些部分都具有相同的名称，例如：
。。。
#pragma omp临界值（随机）
rN（k）=（（pp<1。）？（rbinom（1，（双）n，pp））（0）：n；
...
如果（（费率（0）+费率（6））>0）{
#pragma omp临界值（随机）
nX=rbinom（1，S_prev，1-exp（-（比率（0）+比率（6））*tau））（0）；
...
请注意，critical
构造在它后面的结构化块上运行，因此会锁定整个语句
#pragma omp critical(random)
x = slow_computation(rbinom(...));
这最好转化为：
#pragma omp critical(random)
rb = rbinom(...);
x = slow_computation(rb);
这样，只有rb=rbinom（…）；
语句将受到保护。R中的核心伪随机数生成器（PRNG）设计用于多线程环境。也就是说，它们的状态存储在静态数组中（dummy
fromsrc/main/PRNG.c
）此外，还使用其他几个静态结构来存储核心PRNG的高级接口的状态
一种可能的解决方案是，您可以将对rnorm（）
或其他采样函数的每次调用都放在命名的关键部分中，所有这些部分都具有相同的名称，例如：
。。。
#pragma omp临界值（随机）
rN（k）=（（pp<1。）？（rbinom（1，（双）n，pp））（0）：n；
...
如果（（费率（0）+费率（6））>0）{
#pragma omp临界值（随机）
nX=rbinom（1，S_prev，1-exp（-（比率（0）+比率（6））*tau））（0）；
...
请注意，critical
构造在它后面的结构化块上运行，因此会锁定整个语句
#pragma omp critical(random)
x = slow_computation(rbinom(...));
这最好转化为：
#pragma omp critical(random)
rb = rbinom(...);
x = slow_computation(rb);
这样，只有rb=rbinom（…）；rbinomrmultiminalrbinomrmultimonomialOMP\U STACKSIZEulimit-s…rbinomrmultinomalrbinomr多项式OMP_STACKSIZEulimit-s…