Короче говоря, я пытаюсь вызвать общую библиотеку из python, а точнее из numpy. Общая библиотека реализована в C с использованием инструкций sse2. Включая оптимизацию, то есть собирая библиотеку с -O2 или -O1, я сталкиваюсь со странными ошибками при вызове в общую библиотеку через ctypes. Отключая оптимизацию (-O0), все работает как положено, как в случае прямого подключения библиотеки к c-программе (оптимизировано или нет). В приложении вы найдете отрывок, который демонстрирует ограниченное поведение в моей системе. При включенной оптимизации gdb сообщает об ошибке в __builtin_ia32_loadupd (__P) по адресу emmintrin.h: 113. Значение __P сообщается как оптимизированное.
test.c:
#include <emmintrin.h>
#include <complex.h>
void test(const int m, const double* x, double complex* y) {
int i;
__m128d _f, _x, _b;
double complex f __attribute__( (aligned(16)) );
double complex b __attribute__( (aligned(16)) );
__m128d* _p;
b = 1;
_b = _mm_loadu_pd( (double *) &b );
_p = (__m128d*) y;
for(i=0; i<m; ++i) {
f = cexp(-I*x[i]);
_f = _mm_loadu_pd( (double *) &f );
_x = _mm_loadu_pd( (double *) &x[i] );
_f = _mm_shuffle_pd(_f, _f, 1);
*_p = _mm_add_pd(*_p, _f);
*_p = _mm_add_pd(*_p, _x);
*_p = _mm_mul_pd(*_p,_b);
_p++;
}
return;
}
Флаги компилятора:
gcc -o libtest.so -shared -std = c99 -msse2 -fPIC -O2 -g -lm test.c
test.py:
import numpy as np
import os
def zerovec_aligned(nr, dtype=np.float64, boundary=16):
'''Create an aligned array of zeros.
'''
size = nr * np.dtype(dtype).itemsize
tmp = np.zeros(size + boundary, dtype=np.uint8)
address = tmp.__array_interface__['data'][0]
offset = boundary - address % boundary
return tmp[offset:offset + size].view(dtype=dtype)
lib = np.ctypeslib.load_library('libtest', '.' )
lib.test.restype = None
lib.test.argtypes = [np.ctypeslib.ctypes.c_int,
np.ctypeslib.ndpointer(np.float64, flags=('C', 'A') ),
np.ctypeslib.ndpointer(np.complex128, flags=('C', 'A', 'W') )]
n = 13
y = zerovec_aligned(n, dtype=np.complex128)
x = np.ones(n, dtype=np.float64)
# x = zerovec_aligned(n, dtype=np.float64)
# x[:] = 1.
lib.test(n,x,y)
Проверка вызова из C работает как ожидалось:
call_from_c.c:
#include <stdio.h>
#include <complex.h>
#include <stdlib.h>
#include <emmintrin.h>
void test(const int m, const double* x, double complex* y);
int main() {
int i;
const int n = 11;
double complex *y = (double complex*) _mm_malloc(n*sizeof(double complex), 16);
double *x = (double *) malloc(n*sizeof(double));
for(i=0; i<n; ++i) {
x[i] = 1;
y[i] = 0;
}
test(n, x, y);
for(i=0; i<n; ++i)
printf("[%f %f]\n", creal(y[i]), cimag(y[i]));
return 1;
}
Компиляция и вызов:
gcc -std = c99 -otestc -msse2 -L. -ltest call_from_c.c
экспорт LD_LIBRARY_PATH = $ {LD_LIBRARY_PATH}:.
./testc
... работает.
Моя система:
- Ubuntu Linux i686 2.6.31-22-generic
- Компилятор: gcc (Ubuntu 4.4.1-4ubuntu9)
- Python: Python 2.6.4 (r264: 75706, 7 декабря 2009 г., 18:45:15) [GCC 4.4.1]
- Numpy: 1.4.0
Я принял положения (см. Код Python), что y выравнивается, и выравнивание x не должно иметь значения (я думаю, что явное выравнивание x не решает проблему, хотя).
Обратите внимание, что я использую _mm_loadu_pd вместо _mm_load_pd при загрузке b и f. Для версии только для C _mm_load_pd работает (как и ожидалось). Однако при вызове функции через ctypes, используя
_mm_load_pd всегда segfaults (независимо от оптимизации).
Я несколько дней пытался решить эту проблему безуспешно ... и я на грани избиения моего монитора до смерти. Любой вход приветствуется.
Daniel