Pb OpenMP avec fonction + boucles

Bonjour,

Je viens vers vous, afin d'avoir des conseilles sur OpenMP.
Dans mon code C, je parallélise une partie (voir partie très simplifiée ci-dessous):

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

int k=0; #pragma omp parallel for   for (int i = 0 ; i < 10 ; ++i) for (int l = 0 ; l < 10 ; ++l) {   if (_p[k]==0) funct_1(i,k); else if (_p[k]==1) funct_2(i,k);   ++k; }

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Il se trouve qu'en rajoutant la ligne (#pragma omp parallel for), mes résultats sont complètement faux. Je ne maîtrise pas encore toutes les les fonctionnalités d'OpenMP.
Dois je rajouter d'autres mots-clés ?
A quoi cela sert de privatiser ou de les partager des variables entre les threads ?
J'ai lu la documentation plusieurs fois, mais je ne comprends pas l'intérêt. Pouvez-vous me l'expliquer ?

Je vous remercie pour vos éventuelles réponses
Syens

que font tes fonctions ?

Bonsoir,

Mes fonctions réalisent des opérations très basiques, en voici un exemple:

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9

static inline void funct_1 (int i, int k) {   dn = x(i) - position_mur_x - rayon(i);   F(k) = Kn1 * dn;   f_part(i) += F(k); MurY0.f -= F(k); }

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Merci
Syens

Hey,

Tu as des accés concurrents sur la variable f_part(i) ce qui peut-etre la source de tes résultats faux. Il faut spécifier que cette variable est shared.
F(k) peut probablement être accédé par plusieurs threads en meme temps.

J'écrirais plutot ca:

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

#pragma omp parallel for private(i,k) shared(f_part,F)   for (int i = 0 ; i < 10 ; ++i) for (int k= 0 ; k< 10 ; ++k) {   if (_p[k]==0) { dn = x(i) - position_mur_x - rayon(i);   F(k) = Kn1 * dn;   f_part(i) += F(k); MurY0.f -= F(k); } else if (_p[k]==1){ dn = x(i) - position_mur_x - rayon(i);   F(k) = Kn1 * dn;   f_part(i) += F(k); MurY0.f -= F(k); }     }

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Merci beaucoup de ta réponse, elle m'a donnée pas mal de pistes.
Il faut savoir que les variables globales (f_part,F) ne peuvent pas être facilement partagées. Donc j'ai choisi l'option default(shared).

Ensuite mon code tourne parfaitement qd je parallélise uniquement la 2ième boucle et que je fais un omp critical pour mes fonctions:


!! Attention !! j'ai posté mes vraies boucles pour plus de compréhension du code. J'ai ajouté les variables: nbreVoisin et voisin

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

int k=0;   for (int i = 0 ; i < 10 ; ++i) #pragma omp parallel for default(shared) for (int l = 0 ; l < nbreVoisin[i] ; ++l) { #pragma omp critical { if (_p[k]==0) funct_1(i,voisin[k]); else if (_p[k]==1) funct_2(i,voisin[k]);   ++k; } }

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J'aimerais bien savoir pourquoi je ne peux pas appliquer la parallélisation sur la première boucle. Si quelqu'un a une suggestion à faire, je suis preneur. ;)
Merci
Syens

Bonjour,

En utilisant le #pragma omp critical, la parallélisation du code n'est pas optimale. Comment puis-je partager des variables globales qui sont au sein des fonctions (e.g. la variable f_part) ?

Merci
JF

Tu as trop de variables partagées. Il faut repenser ton code
Ca explique pourquoi 1 tu ne peux pas paralléliser la première boucle et obtenir des résultats correctes.

Pour les variables globales partagées normalement ca doit marcher, mais je ne suis pas sur (j'utilise jamais de variable globale).

Citation:

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Envoyé par Syens

J'aimerais bien savoir pourquoi je ne peux pas appliquer la parallélisation sur la première boucle. Si quelqu'un a une suggestion à faire, je suis preneur. ;)


Merci
Syens

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Après réflexion, peux tu expliquer que fais ton code ? Ca permettra d'y voir plus clair et de proposer une solution adaptée.

Pour les perfs avec ton code actuel, voilà une voie plus saine pour les boucles internes:

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34

int k=0; int tmp=0;   #pragma omp parallel {   for (int i = 0 ; i < 10 ; ++i) { #pragma omp for private(i,l,k) reduction(+:tmp) for (int l = 0 ; l < nbreVoisin[i] ; ++l) { if (_p[k+l]==0) tmp = tmp + funct_1(i,voisin[k+l]); else if (_p[k+l]==1) tmp = tmp + funct_2(i,voisin[k+l]);   } f_part(i)+=tmp; k+=nbreVoisin[i]-1; } } }       int funct_1 (int i, int k) {   dn = x(i) - position_mur_x - rayon(i);   F(k) = Kn1 * dn;   MurY0.f -= F(k); return F(k); }

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Déclarer une section parallel permet d'éviter de recréer les threads.
Regarde si ce code fonctionne, ca devrait améliorer certaines choses.

La variable k n'est plus partagée et est devenu virtuellement privée pour chaque thread. Tu fais un count global donc autant ajouter ca à la fin du parallélisme. J'ai modifié également ta fonction de manière à ce que la variable f_part ne soit plus partagée. J'utilise la variable tmp sur laquelle est fait une sommation parallel (reduction) et le résultat est ensuite mit dans f_part(i). De toute f_part(i) n'est pas accèder en parallèle. Je crois ne pas avoir foiré. f_part(i) n'était pas utilisé autre part dans ta fonction.

ok, donnes nous ton feedback la dessus.

Bonjour,

Je te remercie de m'avoir apporté de l'aide sur mon bout de code et tu as raison le code n'est pas adapté.
Donc je l'ai modifié un peu et voici une version un peu plus détaillée comme tu me l'as demandé.

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37

#pragma omp parallel for private(i) for (i = 0; i < nbreInteractions ; ++i) { #pragma omp critical { if (_p[i]==0) funct_1(part[i],Voisin[i],i); // Interaction entre deux particules else if (_p[i]==1) funct_2(part[i],Voisin[i],i); // Interaction entre un mur et une particule }   }   //%%%%%%%%% DEFINITION DES 2 FONCTIONS %%%%%%%%%   static inline void funct_1 (int i, int j, int k) {   dn = distance_part(i,j)- (rayon[i]+rayon[j]); // calcul valeur d'interpenetration Fn[k] = Kn2 * dn; // calcul de la force normale   fn_par[i] += Fn[k]; fn_par[j] -= Fn[k]; //============================================ dt = distance_tang(i,j); Ft[k] = Kt * dt; // calcul de la force tangentielle   ft_par[i] += Ft[k]; ft_par[j] -= Ft[k]; }     static inline void funct_2 (int i, int j, int k) {   dn = x[i] - position_mur[j] - rayon[i]; // calcul valeur d'interpenetration Fn[k] = Kn1 * dn; // calcul de la force normale   fn_par[i] += Fn[k]; fn_mur[i] -= Fn[k]; } // %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

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Mon problème est de pouvoir partager les variables globales (fn_par, ft_par, fn_mur).
Le compilo refuse de les partager, car il ne les voit pas comme étant déclarées 8O.

De plus j'ai besoin, comme tu le vois de retourner plus d'une valeur à la fin de mes fonctions.
Je pense ne pas être le premier à vouloir faire ce genre de chose !!??

Ps: est-ce que les fonctions static inine posent problème à OpenMP ?


Merci de votre aide, je continue mes recherches :wink:
Jf

En faisant une lecture rapide de ton update.
Ca change complétement tout ! Tes accès sont indéterminés 8O à cause de tes tableaux contenant des valeurs non prédictibles.

Je regarde ca plus tard et te réponds au plus vite.

Y a til une logique dans tes tableaux voisin et part ?

Concernant le inline et static, je ne sais pas si openmp n'aime pas. N'ayant jamais testé , j'ai préféré les exclure pour inviter d'inclure des éléments dont on ne maitrise pas l'effet.

Si ma proposition de code est correcte, peux tu la tester pour voir si cela améliore quelque chose ?

Merci

Citation:

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Envoyé par plumedesiles

Déclarer une section parallel permet d'éviter de recréer les threads.

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openMP ne recrée jamais de threads. Le compilo examine le code pour déterminer le nombre de threads max, les crée au demarrage de l'appli et les reveille/endort en fonction des besoins.

Salut,

J'ai donc remplacé mes fonctions static inline void par void. Du coup mes résultats de sortis sont enfin des chiffres et non plus des "nan". :ccool:

Donc OpenMP n'aime pas les fonctions static inline !!!!

J'ai toujours le problème sur mes variables globales (fn_par[N], ft_par[N], fn_mur[N]) car elles ne sont pas partagées par les différents threads.

Donc la solution est de créer des variables locales fn_par'[N1], ft_par'[N1], fn_mur'[N1], avec N1 la taille du tableau qui est égale à:

Code:

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N1=N*omp_get_num_threads().

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Ensuite je ferai :

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8

#pragma omp for private(i,j) for(i=0; i<N;++i) for(j=0; j<omp_get_num_threads();++j) { fn_par[N] += fn_par'[i+N*j]; ft_par[N] += ft_par'[i+N*j]; fn_mur[N] += fn_mur'[i+N*j]; }

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Pas simple à comprendre, mais c'est la seule solution (enfin je pense !!!) pour que les threads n'écrivent pas en même temps dans les variables globales et pour que je puisse avoir la bonne valeur à la fin.

Pas sûre que je gagne tant de temps que cela, à voir !!! En tout cas, mille mercis à toi pour t'être plongé sur mon problème.

Jf

Citation:

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Envoyé par Joel F

openMP ne recrée jamais de threads. Le compilo examine le code pour déterminer le nombre de threads max, les crée au demarrage de l'appli et les reveille/endort en fonction des besoins.

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Dans toutes les documentations que j'ai lu, il n'a jamais eu de mention à un pool de threads réutilisables. OpenMP fonctionne sur un modèle fork join.
Je profite également de l'occasion pour corriger le code que j'ai proposé en supprimant sections. (voir post précédent)

Slide 22

Slide 6

Tutorial de l'Université de Berkeley, voir slide 12

Citation:

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Envoyé par plumedesiles

Dans toutes les documentations que j'ai lu, il n'a jamais eu de mention à un pool de threads réutilisables. OpenMP fonctionne sur un modèle fork join.

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Je connais le cours de Mark Snir, je le donne à la fac.
Modéle d'exécution != modéle d'implantation.

Suffit de regarder le code généré

Citation:

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Envoyé par Joel F

Je connais le cours de Mark Snir, je le donne à la fac.
Modéle d'exécution != modéle d'implantation.

Suffit de regarder le code généré

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Oui je suis d'accord avec toi, mais je n'ai jamais eu la certitude que ce pool soit créé au début de l'application, excepté pour icc. Si tu as un pointeur concernant GCC, ca serait inéressant.

Salut, en lisant vos différentes contributions au sujet de la parallélisation sur le forum, et en procédant moi-même à des tests d'implémentation, je me dis finalement que j'ai encore bien de la difficulté à reconnaître d’un coup d’œil les variables qui vont être "accédées" par plusieurs threads. Pour l'instant, je ne vois que les variables globales. Quels-sont vos conseils pour faire une analyse des variables partagées du code? Et dans OMP, à quoi cela va servir au compilo de savoir qu’une variable est « shared » ? Quelle va être la différence d’avec la directive « reduction » que l’on place dans certaines boucles for ? Merci de vos réponses.