为什么当矩阵维度太大（在ifort中）时，我会在这个程序中遇到分段错误问题？

Question

我正在使用 Fortran 语言中的矩阵和向量进行基本的线性代数计算。我已将编译器从 gfortran 更改为 ifort，我发现当我的矩阵变得太大时（特别是当它们的大小为 724 x 724，类型为复杂双精度时），我会收到以下错误（分段错误）：

forrtl: severe (174): SIGSEGV, segmentation fault occurred
Image              PC                Routine            Line        Source             
dummy              000000000040C9DA  Unknown               Unknown  Unknown
libpthread-2.28.s  00007FB2CAB57CE0  Unknown               Unknown  Unknown
dummy              0000000000403D57  Unknown               Unknown  Unknown
dummy              0000000000402B22  Unknown               Unknown  Unknown
libc-2.28.so       00007FB2CA7BACF3  __libc_start_main     Unknown  Unknown
dummy              0000000000402A2E  Unknown               Unknown  Unknown

我成功地将问题归结为这个最小的程序：

program dummy

  use ifport
  use iso_c_binding, dp => c_double, ip => c_int, dcp => c_double_complex
  implicit none

  integer (ip)     ::  dim 
  complex(dcp), dimension(:,:), allocatable :: U

  write (*,*) "dim"
  read (*,*) dim 
  print*,""

  print *, "Allocating U."
  allocate(U(dim,dim))

  print *, "dim = ", dim, "dim^2 = ", dim**2, "size(U) = ", size(U)
  print *, "Building U..."
  U = 0 
  print *, "U initialized (set to zero)."

  print *, "Testing matrix multiplication matmul(U, U)"
  U = matmul(U,U)
  print *, "U built."


end program

使用

ifort dummy.f90 -o dummy

或

gfortran dummy.f90 -o dummy

进行编译（ifport 不与 gfortran 一起使用）。

-fpp -check all, bounds -warn all -pedantic

等附加标志不会提供有关错误来源的附加信息。

这对于使用 ifort 的

dim = 724

不起作用，而对于使用 gfortran 则适用于更大的尺寸（我已经测试了几千个没有问题）。一旦执行矩阵乘法就会出现错误。事实上，即使在

dim = 10000

，我在两个程序中分配第一个矩阵都没有问题，但使用ifort我总是得到分段错误错误（尽管使用gfortran它非常慢，尽管预期这些大小 - 我还没有检查矩阵乘法的结果在任何情况下都是正确的）。

此外，该程序已在两台不同的机器上运行，尽管我预计使用 ifort 的机器不会出现内存问题，因为通过

free

和

cat /proc/cpuinfo/

的简单计算，我有 72 个处理器，每个处理器大约有 10GB 内存（目前没有其他人在使用这个集群）。 因此，通过手动计算，复数双精度类型的矩阵需要具有维度

sqrt(10 * 10^9 / 16) ~ 25000

才能完全填满一个处理器的内存，而我距离这个还差得很远。

错误的根源是什么？由于它很通用，我还没有理解原因，以及 gfortran 和 ifort 之间的不一致。使用不同机器和编译器版本进行测试也将非常感激。谢谢。

Answer 1

通过使用 allocate 的 stat= 和 errmsg= 子句，您可能会得到信息更丰富的错误消息。