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我正在尝试并行执行几个 FFT。我正在使用 FFTW 和 OpenMP。每个 FFT 都不同，所以我不依赖 FFTW 的内置多线程（我知道它使用 OpenMP）。

int m;

// assume:
// int numberOfColumns = 100;
// int numberOfRows = 100;

#pragma omp parallel for default(none) private(m) shared(numberOfColumns, numberOfRows)//  num_threads(4)
    for(m = 0; m < 36; m++){

        // create pointers
        double          *inputTest;
        fftw_complex    *outputTest;
        fftw_plan       testPlan;

        // preallocate vectors for FFTW
         outputTest = (fftw_complex*)fftw_malloc(sizeof(fftw_complex)*numberOfRows*numberOfColumns);
         inputTest  = (double *)fftw_malloc(sizeof(double)*numberOfRows*numberOfColumns);

         // confirm that preallocation worked
         if (inputTest == NULL || outputTest == NULL){
             logger_.log_error("\t\t FFTW memory not allocated on m = %i", m);
         }

         // EDIT: insert data into inputTest
         inputTest = someDataSpecificToThisIteration(m); // same size for all m

        // create FFTW plan
        #pragma omp critical (make_plan)
        {
            testPlan = fftw_plan_dft_r2c_2d(numberOfRows, numberOfColumns, inputTest, outputTest, FFTW_ESTIMATE);
        }

         // confirm that plan was created correctly
         if (testPlan == NULL){
             logger_.log_error("\t\t failed to create plan on m = %i", m);
         }

        // execute plan
         fftw_execute(testPlan);

        // clean up
         fftw_free(inputTest);
         fftw_free(outputTest);
         fftw_destroy_plan(testPlan);

    }// end parallelized for loop

这一切都很好。但是，如果我从计划创建（fftw_plan_dft_r2c_2d）周围删除关键构造，我的代码将失败。有人可以解释为什么吗？fftw_plan_dft_r2c_2d 并不是真正的“孤儿”，对吧？是因为两个线程可能都尝试同时访问numberOfRows或numberOfColumns内存位置吗？

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这几乎都写在 FFTW 文档中关于线程安全的内容：

...但是必须小心，因为计划程序例程在呼叫和计划之间共享数据（例如智慧表和三角表）。

结果是 FFTW 中唯一的线程安全（可重入）例程是fftw_execute（及其新数组变体）。所有其他例程（例如规划器）一次只能从一个线程调用。因此，例如，您可以在对规划器的任何调用周围包裹一个信号量锁；更简单地说，您可以从一个线程创建所有计划。我们认为这不应该是一个重要的限制（FFTW 是为唯一对性能敏感的代码是实际执行转换的情况而设计的），并且计划之间共享数据的好处是巨大的。

在 FFT 的典型应用中，很少构建计划，因此是否必须同步它们的创建并不重要。在您的情况下，您不需要在每次迭代时创建新计划，除非数据的维度发生变化。您宁愿执行以下操作：

#pragma omp parallel default(none) private(m) shared(numberOfColumns, numberOfRows)
{
   // create pointers
   double          *inputTest;
   fftw_complex    *outputTest;
   fftw_plan       testPlan;

   // preallocate vectors for FFTW
   outputTest = (fftw_complex*)fftw_malloc(sizeof(fftw_complex)*numberOfRows*numberOfColumns);
   inputTest  = (double *)fftw_malloc(sizeof(double)*numberOfRows*numberOfColumns);

   // confirm that preallocation worked
   if (inputTest == NULL || outputTest == NULL){
      logger_.log_error("\t\t FFTW memory not allocated on m = %i", m);
   }

   // create FFTW plan
   #pragma omp critical (make_plan)
   testPlan = fftw_plan_dft_r2c_2d(numberOfRows, numberOfColumns, inputTest, outputTest, FFTW_ESTIMATE);

   #pragma omp for
   for (m = 0; m < 36; m++) {
      // execute plan
      fftw_execute(testPlan);
   }

   // clean up
   fftw_free(inputTest);
   fftw_free(outputTest);
   fftw_destroy_plan(testPlan);
}

现在计划在每个线程中只创建一次，并且每次执行fftw_execute(). 如果在 NUMA 系统上运行（例如，多插槽 AMD64 或 Intel (post-)Nehalem 系统），那么您应该启用线程绑定以获得最大性能。

于 2013-02-21T22:24:01.203 回答