问题描述

所以我遇到的问题或多或少如下：

我有一组相对较大的数据，其中始终包含一对标识符和一个与之相关的值。因此，存在相对较少的不同但任意的标识符。

在 c++ 中，这可能看起来像一个std::vector<std::pair<size_t, double> >.

我现在想生成一个std::map，它告诉我们每个标识符的所有值的总和，所以在这种情况下std::map<size_t, double>.

所以对于一个输入

std::vector<std::pair<size_t, double>> typeDoubleVec{{1, 2.}, {3, 4.}, {1, 3.}, {3, 5.}, {2, 1.}};

我想要一张等于：

std::map<size_t, double> result{{1, 5.}, {2, 1.}, {3, 9.}}

完成这项工作的函数如下所示。因此，第二个输入向量指定存在哪些标识符：

std::map<size_t, double> foo(const std::vector<std::pair<size_t, double>> &typeDoubleVec, const std::vector<size_t> &typeVec) {
  // create the map that contains our return values.
  std::map<size_t, double> mymap;

  // ensure that mymap contains all identifiers.
  for (auto &elem : typeVec) {
    mymap[elem];
  }

  // iterate over the elements
  for (size_t i = 0; i < typeDoubleVec.size(); ++i) {
    mymap.at(typeDoubleVec[i].first) += typeDoubleVec[i].second;
  }
  return mymap;
}

有谁知道如何使用 OpenMP 加快速度？我看到这个工作的方式是你需要一个自定义的 OpenMP 缩减？

标签： c++multithreadingclangopenmp

解决方案

所以我自己找到了答案：有两种方法可以做到这一点，一种是自定义缩减，另一种是关键部分。其中我目前推荐后者，主要是因为前者在当前的 clang 编译器上被破坏（v9.0.0，修复已经在主干/主控器中）。

OpenMP 并行用于自定义缩减

解决问题的第一种方法是使用 OpenMP 缩减，通常如下所示：

// this does not work for maps!
#pragma omp parallel for reduction(+: mymap)

这段代码不会编译，因为+没有为std::map.

相反，我们将不得不定义我们自己的归约。快速查看一些 OpenMP 规范 ( https://www.openmp.org/spec-html/5.0/openmpsu107.html ) 揭示了用于定义自定义缩减的以下语法：

#pragma omp declare reduction(reduction-identifier : typename-list : 
combiner) [initializer-clause] newline

减少标识符：这是我们可以为我们的自定义减少指定的名称。
typename-list：这是一个定义了这个缩减的类型名的列表。对我们来说这是std::map<size_t, double>
combiner：这是表达式，它进行实际的归约。它将omp_inandomp_out作为输入，并且应该将组合结果存储在omp_out. 对于简单的+归约，这是omp_out += omp_in.
初始化子句：这是一个可选的表达式，应该是initializer(expression). 如果它缺失，则归约变量的线程本地副本默认初始化。如果 is 存在，则表达式必须具有的形式omp_priv = initializer。omp_priv = function-name(argument-list)它也可能使用omp_orig，它对应于归约变量的初始值。
在 pragma 的末尾需要一个换行符。

在这种情况下，我们想要添加两个具有相同键的映射的值。这可以在这样的函数中完成：

void mapAdd(std::map<size_t, double> &inout, std::map<size_t, double> &in) {
  for (auto initer = in.begin(), outiter = inout.begin(); initer != in.end(); ++initer, ++outiter) {
    outiter->second += initer->second;
  }
}

如前所述，线程局部变量通常是默认初始化的。std::map然而，对于默认初始化是不希望的。相反，每个线程局部变量都应该使用已经存在的映射进行初始化。这可以在初始化程序内部指定，因此我们的 pragma 如下所示：

#pragma omp declare reduction(                             \
                              mapAdd :                     \
                              std::map<size_t, double> :   \
                              mapAdd(omp_out, omp_in)      \
                             )                             \
                    initializer (omp_priv=omp_orig)

它可以用于omp parallel for上面的：

#pragma omp parallel for reduction(mapAdd : mymap)
  for (size_t i = 0; i < typeDoubleVec.size(); ++i) {
    mymap.at(typeDoubleVec[i].first) += typeDoubleVec[i].second;
  }

不足之处

这不适用于当前的 clang 编译器。它编译得很好，但是它产生了一个分段错误，经过一番挖掘后，我发现这不是我的错，而是一个编译器错误，因为在当前的 gcc 和 intel 编译器上可以找到相同的程序。

此外，当在模板函数内声明 OpenMP 缩减时，clang 编译器会出现问题（未定义引用），因为它不会实例化 OpenMP 缩减内所需的所有函数。

另请参阅以下问题：

clang：（固定）使用自定义 openmp 减少的段错误：https ://bugs.llvm.org/show_bug.cgi?id=44134
clang：（已修复）openmp 的编译问题声明减少了模板函数：https ://bugs.llvm.org/show_bug.cgi?id=44133

在自定义缩减中使用 lambdas

标准中未指定在自定义 OpenMP 缩减中使用 lambda（根据https://gcc.gnu.org/bugzilla/show_bug.cgi?id=60228）。因此，我不建议这样做。但是，它确实适用于当前的 intel 编译器，并且将适用于 clang 编译器的下一个版本（9.0.1 或 10）。GCC 还不支持它（参见：https ://gcc.gnu.org/bugzilla/show_bug.cgi?id=60228 ）。

使用临界区

避免减少需要的一种方法是在非常基本的级别上重现它们，即我们为每个线程创建一个本地副本，然后在关键部分内手动累积结果。这样做的好处是，它更容易阅读，但比通过自定义缩减的解决方案更慢，因为没有实现扇入。

这种方法的解决方案如下所示：

template <class vectype, class typevectype>
std::map<size_t, double> foo(const vectype &typeDoubleVec,
                             const typevectype &typevec) {
  std::map<size_t, double> mymap;

  // ensure that mymap has all elements of myvec.
  for (auto &elem : typevec) {
Does anyone know how to speed this up with OpenMP? The way I see this working is that you need a custom OpenMP reduction?
    mymap[elem];
  }

#pragma omp parallel default(none) shared(typeDoubleVec, mymap)
  {
    // we create a local copy of mymap for each thread!
    auto localmap = mymap;
#pragma omp for
    // iterate over the vector and add them to the local map
    for (size_t i = 0; i < typeDoubleVec.size(); ++i) {
      localmap.at(typeDoubleVec[i].first) += typeDoubleVec[i].second;
    }
#pragma omp critical
    // sum up the local map to the global map using a critical section
    mapAdd(mymap, localmap);
  }
  return mymap;
}

编码

使用自定义缩减的代码可以在https://gist.github.com/SteffenSeckler/404c214bcccf506d261264672e2b9341找到

使用https://gist.github.com/SteffenSeckler/91943b881677f3cbe7b2d7d475471ee8的关键部分的代码

附言

感谢您将其拆分为 Q+A 的反馈

c++ - std::map 上的自定义 omp 减少