VINS-MONO拓展2----更快地makeHessian矩阵-编程知识

1. 目标

完成大作业T2
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作业提示：
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多线程方法主要包括以下几种(参考博客)：

MPI(多主机多线程开发),
OpenMP(为单主机多线程开发而设计)
SSE(主要增强CPU浮点运算的能力)
CUDA
Stream processing,

之前已经了解过std::thread和pthread，拓展1中makeHessian使用的是p_thread，这次正好用这几种方法与p_thread进行对比。

1. OpenMP

1.1 简单介绍

并行计算变量，共享则无需声明，如果需要该变量在每个线程中不同，则需要声明为private，如下，计算img中各个pixel的颜色，x共享，但y每个线程独立，即每个线程单独处理一行，都从第0列开始处理。
线程的分配方式是顺序分配给所有核(core)，如果多于核的个数，则再从第0个核开始分配。
语法，大概为两种，一种是普通代码的多线程，另一种是循环的多线程：

//普通多线程
#pragma omp parallel private(shared_var, tid)
{related code
}//多线程循环
#pragma omp parallel for private(y, tid)//循环的代码for(){for()//二层循环等，不是必须		}//多线程结束，其它代码

1.2 快速上手

根据tutorial的实验代码：

#include <cstdio>
//#include "stdafx.h"
#include <omp.h>//需要的头文件int main(int argc, char* argv[])
{// This statement should only print onceprintf("Starting Program!\n");int nThreads, tid;int shared_var = 200000;int x,y;int width=3, height=3;
#pragma omp parallel for private(y, tid)for(x=0; x < height; x++){for(y=0; y < width; y++){tid = omp_get_thread_num();printf("thread: %d, x: %d, y: %d\n", tid, x, y);}}// We're out of the parallelized secion.// Therefor, this should execute only onceprintf("Finished!\n");return 0;
}

Cmakelists：

find_package(OpenMP REQUIRED)
add_executable(test_OpenMP OpenMP/test_OpenMP.cpp)
target_link_libraries(test_OpenMP PUBLIC OpenMP::OpenMP_CXX)

实验结果：
关于private的探究：
y为共享：
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y为private
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所以tutorial中的例程，意义是利用OpenMp多线程处理一张图片中的每一行，从每行的第0列开始处理：
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for中线程的分配：
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1.3 VINS-MONO移植

VINS-MONO中已经提供了pthread多线程和单线程makeHessian的方法，了解了OpenMP之后，我们需要使用单线程的方法，并告诉编译器使用OpenMP来进行，makeHessian代码如下：

void Solver::makeHessian()
{int pos = 0;//Hessian矩阵整体维度//it.first是要被marg掉的变量的地址,将其size累加起来就得到了所有被marg的变量的总localSize=m//marg的放一起，共m维，remain放一起，共n维for (auto &it : parameter_block_idx){it.second = pos;//也算是排序1pos += localSize(parameter_block_size[it.first]);//PQ7为改为6维}m = pos;//要被marg的变量的总维度int tmp_n = 0;//与[0]相关总维度for (const auto &it : parameter_block_size){if (parameter_block_idx.find(it.first) == parameter_block_idx.end())//将不在drop_set中的剩下的维度加起来，这一步实际上算的就是n{parameter_block_idx[it.first] = pos;//排序2tmp_n += localSize(it.second);pos += localSize(it.second);}}n = pos - m;//remain变量的总维度，这样写建立了n和m间的关系，表意更强ROS_DEBUG("\nn: %d, tmp_n: %d", n, tmp_n);ROS_DEBUG("\nSolver, pos: %d, m: %d, n: %d, size: %d", pos, m, n, (int)parameter_block_idx.size());TicToc t_summing;Eigen::MatrixXd A(pos, pos);//总系数矩阵Eigen::VectorXd b(pos);//总误差项A.setZero();b.setZero();Hessian_.resize(pos,pos);b_.resize(pos);delta_x_.resize(pos);//multi threadTicToc t_thread_summing;ROS_DEBUG("\nmulti thread: %s", MULTI_THREAD.c_str());if(MULTI_THREAD=="pthread") {pthread_t tids[NUM_THREADS];//4个线程构建//携带每个线程的输入输出信息ThreadsStruct threadsstruct[NUM_THREADS];//将先验约束因子平均分配到4个线程中int i = 0;for (auto it : factors){threadsstruct[i].sub_factors.push_back(it);i++;i = i % NUM_THREADS;}//将每个线程构建的A和b加起来for (int i = 0; i < NUM_THREADS; i++){TicToc zero_matrix;threadsstruct[i].A = Eigen::MatrixXd::Zero(pos,pos);threadsstruct[i].b = Eigen::VectorXd::Zero(pos);threadsstruct[i].parameter_block_size = parameter_block_size;//marg里的block_size，4个线程共享threadsstruct[i].parameter_block_idx = parameter_block_idx;int ret = pthread_create( &tids[i], NULL, ThreadsConstructA ,(void*)&(threadsstruct[i]));//参数4是arg，void*类型，取其地址并强制类型转换if (ret != 0){ROS_WARN("pthread_create error");ROS_BREAK();}}//将每个线程构建的A和b加起来for( int i = NUM_THREADS - 1; i >= 0; i--){pthread_join( tids[i], NULL );//阻塞等待线程完成，这里的A和b的+=操作在主线程中是阻塞的，+=的顺序是pthread_join的顺序A += threadsstruct[i].A;b += threadsstruct[i].b;}} else if(MULTI_THREAD=="openmp") {//OpenMP多线程
#pragma omp parallel forfor(size_t k = 0; k < factors.size(); ++k) { // for (auto it : factors){ResidualBlockInfo* it = factors[k];//J^T*Jfor (int i = 0; i < static_cast<int>(it->parameter_blocks.size()); i++){int idx_i = parameter_block_idx[reinterpret_cast<long>(it->parameter_blocks[i])];//要被marg的second=0int size_i = localSize(parameter_block_size[reinterpret_cast<long>(it->parameter_blocks[i])]);Eigen::MatrixXd jacobian_i = it->jacobians[i].leftCols(size_i);//remain变量的初始jacobianfor (int j = i; j < static_cast<int>(it->parameter_blocks.size()); j++){int idx_j = parameter_block_idx[reinterpret_cast<long>(it->parameter_blocks[j])];int size_j = localSize(parameter_block_size[reinterpret_cast<long>(it->parameter_blocks[j])]);Eigen::MatrixXd jacobian_j = it->jacobians[j].leftCols(size_j);//marg变量的初始jacobian//主对角线，注意这里是+=，可能之前别的变量在这个地方已经有过值了，所以要+=if (i == j)A.block(idx_i, idx_j, size_i, size_j) += jacobian_i.transpose() * jacobian_j;//非主对角线else{A.block(idx_i, idx_j, size_i, size_j) += jacobian_i.transpose() * jacobian_j;A.block(idx_j, idx_i, size_j, size_i) = A.block(idx_i, idx_j, size_i, size_j).transpose();}}b.segment(idx_i, size_i) += jacobian_i.transpose() * it->residuals;//J^T*e}
//            ROS_DEBUG("\nTotal number of threads: %d\n", omp_get_num_threads());}}//统计multi thread makeHessian时间double pure_finish_time = t_thread_summing.toc();*pure_makeHessian_time_sum_ += pure_finish_time;++(*pure_makeHessian_times_);ROS_DEBUG("\nt_thread_summing cost: %f ms, avg_pure_makeHessian_time: %f ms, pure_makeHessian_time_sum_: %f, pure_makeHessian_times_: %f",t_thread_summing.toc(), (*pure_makeHessian_time_sum_)/(*pure_makeHessian_times_), *pure_makeHessian_time_sum_, *pure_makeHessian_times_);Hessian_ = A;b_ = -b;//DOGLEG需反解出J和eif(method_==solve::Solver::kDOGLEG) {TicToc t_solve_J;TicToc t_SelfAdjoint;Eigen::SelfAdjointEigenSolver<Eigen::MatrixXd> saes2(A);//这一句24.3msROS_DEBUG("\nt_SelfAdjoint cost: %f ms", t_SelfAdjoint.toc());Eigen::VectorXd S = Eigen::VectorXd((saes2.eigenvalues().array() > eps).select(saes2.eigenvalues().array(), 0));Eigen::VectorXd S_sqrt = S.cwiseSqrt();//开根号linearized_jacobians = S_sqrt.asDiagonal() * saes2.eigenvectors().transpose();Eigen::VectorXd S_inv = Eigen::VectorXd((saes2.eigenvalues().array() > eps).select(saes2.eigenvalues().array().inverse(), 0));Eigen::VectorXd S_inv_sqrt = S_inv.cwiseSqrt();linearized_residuals = S_inv_sqrt.asDiagonal() * saes2.eigenvectors().real().transpose() * b;ROS_DEBUG("\nt_solve_J cost: %f ms", t_solve_J.toc());//25ms}
}

其中注意for循环的写法，OpenMP似乎只支持for(int i=0; i<10; ++i)这种类型的循环，使用
for(auto i t :factors)这种写法则编译不过。

实验发现，openmp makeHessian的精度可能比pthread差，查看原因是 $\rho$ 经常 $< 0$ ，怀疑Hessian精度问题。makeHessian的时间跟Hessian的稠密程度也有关，发散时的makeHessian速度也很快，因为非常稀疏。所以对makeHessian速度的对比需要在收敛的情况下进行。