ООО «Системы программной верификации» www.viva64.com Конференция CEE-SECR 2009 Авторы:Карпов Андрей Рыжков Евгений. - презентация

1 ООО «Системы программной верификации» Конференция CEE-SECR 2009 Авторы:Карпов Андрей Рыжков Евгений

2 Параллельность – новая эра в программировании Рост вычислительной мощности в ближайшее десятилетие будет осуществляться за счет увеличения количества ядер в микропроцессоре. Лидеры рынка активно продвигают решения в области параллельности. Переход к параллельному программированию неизбежен для рядовых программистов.

3 Одна из основных сложностей параллельного программирования – выявление ошибок и отладка Гейзенбаг - термин, используемый в программировании для описания программной ошибки, которая исчезает или меняет свои свойства при попытке её обнаружения. К гейзенбагам относятся ошибки синхронизации в многопоточных приложениях.

4 Статический анализ кода Преимущества: – Раннее выявление ошибок – Независимость от среды исполнения – Анализ кода редко получающего управление – Хорошая масштабируемость – Функция обучения Недостатки: – Невозможность выявления ряда ошибок – Ложные срабатывания – Высокий уровень самодисциплины Статический анализ кода (англ. static code analysis) анализ программного обеспечения, производимый без реального выполнения исследуемых программ. Является альтернативой методологии обзора кода (англ. code review).

5 Инструменты статического анализа для выявления ошибок параллельности Не следует путать возможность выявления ошибок в параллельном коде и выявление ошибок связанных с использованием параллельности. Инструменты статического анализа для выявления ошибок параллельности в начале пути развития. Рассмотрим три инструмента: PC-Lint, Intel C++ (Parallel Lint), PVS-Studio (VivaMP).

6 Разные инструменты для разных технологий параллельного программирования POSIX threads (Pthreads); MPI; OpenMP; Intel Threading Building Blocks (TBB); Windows Threads.

7 PC-Lint PC-Lint – продукт компании Gimpel Software. Не имеет GUI, но его можно самостоятельно интегрировать в Visual Studio 2005/2008 или использовать оболочку Visual Lint. В девятой версии Gimpel Software PC-lint реализована диагностика ошибок в параллельных программах, построенных на основе технологии POSIX threads или схожих с ней.

8 Принцип работы PC-Lint Каждый файл обрабатывается отдельно Необходимо расставить «подсказки» Пример: //lint -sem(f, thread) void Foo(float value) { static int n = SlowFoo(); /*... */ } Поддержка POSIX threads

9 PC-Lint. Демонстрационный пример (PC-lint/FlexeLint 9.0 Manual Excerpts) 454 – Возврат управления при захваченном мьютекс 455 – Освобождение не захваченного мьютекса 456 – Возможна ошибка синхронизации, так как работа с мьютексом зависит от условия //lint -sem( lock, thread_lock ) //lint -sem( unlock, thread_unlock ) extern int g(); void lock(void), unlock(void); void f() { lock(); unlock(); // great // lock(); if( g() ) { unlock(); return; // ok } unlock(); // still ok // lock(); if( g() ) return; // Warning 454 unlock(); if( g() ) { lock(); unlock(); unlock(); // Warning 455 return; } // if( g() ) lock(); { // Warning 456 // do something interesting } if( g() ) unlock(); } // Warning 454 and 456

10 Intel C++ Parallel Lint Начиная с версии 11.1 в состав Intel C++ Compiler входит подсистема статического анализа OpenMP кода, получившая название Parallel Lint. Компилятор Intel C++ может интегрироваться в среду Visual Studio.

11 Принцип работы Intel C++ (Parallel Lint)

12 Intel C++. Демонстрационный пример (проект parallel_lint из дистрибутива Intel C++) int main(int argc, char *argv[]) { int i, j, limit; int start, end; intnumber_of_primes=0; int number_of_41primes=0; int number_of_43primes=0; start = 1; end = ; #pragma omp parallel for for(i = start; i

13 PVS-Studio (VivaMP) VivaMP – статический анализатор кода для проверки OpenMP программ. Входит в состав PVS-Studio. Интегрируется в Visual Studio 2005/2008. Справочная система интегрируется в MSDN.

14 Принцип работы PVS-Studio (VivaMP) Технология OpenMP способствует возникновению локальных распараллеленных участков кода. В результате большую часть ошибок можно выявить обрабатывая каждый файл отдельно. Не требуется какой либо адаптации проекта или специальных настроек. Фильтрация сообщений в режиме on-the-fly. Сохранение и загрузка списка предупреждений.

15 PVS-Studio. Демонстрационный пример #pragma omp parallel for for (size_t i = 0; i != n; ++i) { float *array = new float[10000]; delete [] array; } Анализатор VivaMP диагностирует в данном коде ошибку: V1302. The new operator cannot be used outside of a try..catch block in a parallel section. Ошибка связана с бросанием исключения из параллельного блока. pragma omp parallel { static int st = SlowFoo();... } Статическая переменная начнет процесс инициализации сразу в нескольких потоках, что может привести к неопределенному результату. В отличии от распараллеливания с использованием POSIX Threads, здесь анализатор легко может понять, что код находится в параллельной секции.

16 Сравнение Intel C++ (Parallel Lint) и PVS-Studio (VivaMP) primes_omp1.cpp(70): warning #12246: flow data dependence from (file:primes_omp1.cpp line:70) to (file:primes_omp1.cpp line:73), due to "limit" may lead to incorrect program execution in parallel mode primes_omp1.cpp(70): warning #12248: output data dependence from (file:primes_omp1.cpp line:70) to (file:primes_omp1.cpp line:70), due to "limit" may lead to incorrect program execution in parallel mode primes_omp1.cpp(75): warning #12246: flow data dependence from (file:primes_omp1.cpp line:75) to (file:primes_omp1.cpp line:73), due to "j" may lead to incorrect program execution in parallel mode primes_omp1.cpp(75): warning #12246: flow data dependence from (file:primes_omp1.cpp line:75) to (file:primes_omp1.cpp line:74), due to "j" may lead to incorrect program execution in parallel mode primes_omp1.cpp(75): warning #12246: flow data dependence from (file:primes_omp1.cpp line:75) to (file:primes_omp1.cpp line:75), due to "j" may lead to incorrect program execution in parallel mode primes_omp1.cpp(75): warning #12248: output data dependence from (file:primes_omp1.cpp line:75) to (file:primes_omp1.cpp line:72), due to "j" may lead to incorrect program execution in parallel mode primes_omp1.cpp(75): warning #12248: output data dependence from (file:primes_omp1.cpp line:75) to (file:primes_omp1.cpp line:75), due to "j" may lead to incorrect program execution in parallel mode primes_omp1.cpp(79): warning #12246: flow data dependence from (file:primes_omp1.cpp line:79) to (file:primes_omp1.cpp line:79), due to "number_of_primes" may lead to incorrect program execution in parallel mode primes_omp1.cpp(79): warning #12248: output data dependence from (file:primes_omp1.cpp line:79) to (file:primes_omp1.cpp line:79), due to "number_of_primes" may lead to incorrect program execution in parallel mode primes_omp1.cpp(80): warning #12246: flow data dependence from (file:primes_omp1.cpp line:80) to (file:primes_omp1.cpp line: 80), due to "number_of_41primes" may lead to incorrect program execution in parallel mode primes_omp1.cpp(80): warning #12248: output data dependence from (file:primes_omp1.cpp line:80) to (file:primes_omp1.cpp line:80), due to "number_of_41primes" may lead to incorrect program execution in parallel mode primes_omp1.cpp(81): warning #12246: flow data dependence from (file:primes_omp1.cpp line:81) to (file:primes_omp1.cpp line:81), due to "number_of_43primes" may lead to incorrect program execution in parallel mode primes_omp1.cpp(81): warning #12248: output data dependence from (file:primes_omp1.cpp line:81) to (file:primes_omp1.cpp line:81), due to "number_of_43primes" may lead to incorrect program execution in parallel mode Сравнение на базе parallel_lint из дистрибутива Intel C++ (всего 6 ошибок): Warning 1 error V1205: Data race risk. Unprotected concurrent operation with the 'limit' variable. r:\primes\primes_omp1\primes_omp1.cpp 69 Warning 2 error V1205: Data race risk. Unprotected concurrent operation with the 'j' variable. r:\primes\primes_omp1\primes_omp1.cpp 71 Warning 3 error V1205: Data race risk. Unprotected concurrent operation with the 'j' variable. r:\primes\primes_omp1\primes_omp1.cpp 74 Warning 4 error V1205: Data race risk. Unprotected concurrent operation with the 'number_of_primes' variable. r:\primes\primes_omp1\primes_omp1.cpp 78 Warning 5 error V1205: Data race risk. Unprotected concurrent operation with the 'number_of_41primes' variable. r:\primes\primes_omp1\primes_omp1.cpp 79 Warning 6 error V1205: Data race risk. Unprotected concurrent operation with the 'number_of_43primes' variable. r:\primes\primes_omp1\primes_omp1.cpp 80 Parallel Lint (Найдено 6 ошибок из 6. Количество предупреждений: 13) VivaMP (Найдено 6 ошибок из 6. Количество предупреждений: 6)

17 Некорректная таблица сравнения Intel C++ (Parallel Lint) и PVS- Studio (VivaMP) Вывод: Parallel Lint удобен тем, кто уже использует Intel C++ для сборки своих проектов PVS-Studio (VivaMP) подходит для разработчиков, использующих Visual C++

18 Преимущества от ранней диагностики ошибок Средняя стоимость исправления дефектов в зависимости от времени их внесения и обнаружения (данные для таблицы взяты из книги С. Макконнелла "Совершеннй Код").

19 void Foo() { #pragma omp for for (int i = 0; I < n; ++i) … } Цикл, вопреки ожиданиям программиста, будет выполняться только одним потоком. #pragma single { … } Забытая директива omp. И хотя компилятор VC++ выдаст сообщение "warning C4068: unknown pragma", это предупреждение может быть проигнорирована в больших сложных проектах, или быть вообще отключено. #pragma omp parallel { omp_set_num_threads(2); … } Количество потоков нельзя переопределять внутри параллельной секции. Это приводит к ошибке во время выполнения программы и ее аварийному завершению. Приложение. Дополнительные примеры

20 int a = 0; #pragma omp parallel for num_threads(4) for (int i = 0; i < ; i++) { a++; } Состояние гонки возникает тогда, когда несколько потоков многопоточного приложения пытаются одновременно получить доступ к данным, причем хотя бы один поток выполняет запись. Состояния гонки могут давать непредсказуемые результаты, и зачастую их сложно выявить. Иногда последствия состояния гонки проявляются только через большой промежуток времени и в совсем другой части приложения. Кроме того, ошибки такого рода невероятно сложно воспроизвести повторно. int a = 1; #pragma omp parallel for private(a) for (int i = 10; i < 100; ++i) { #pragma omp flush(a);... } Неэффективным следует считать использование директивы flush для локальных переменных (объявленных в параллельной секции), а также переменных помеченных как threadprivate, private, lastprivate, firstprivate. Директива flush не имеет для перечисленных переменных смысла, так как эти переменные всегда содержат актуальные значения. И дополнительно снижает производительность кода.

21 Дополнительная информация Статьи по тематике презентации: Андрей Карпов. Что такое "Parallel Lint"? Алексей Колосов, Евгений Рыжков, Андрей Карпов. 32 подводных камня OpenMP при программировании на Си++ Доклад подготовлен сотрудниками компании ООО «СиПроВер» Компания СиПроВер занимается разработкой программного обеспечения в области анализа исходного кода программ. Основные направления наших работ: верификация программ, статический анализ кода, развитие открытой библиотеки разбора и анализа Си/Си++ кода, создание инструментария для тестирования программных продуктов. Контактная информация: , Россия, Тула, Металлургов Web: Телефон: +7 (4872) Рабочее время: 09:00 – 18:00 (GMT +3:00)