从OpenMP中的不兼容，窥探AI应用开发中的并行编程

在AI相关的项目开发中，偶然遇到下面这个问题:

OMP: Error #15: Initializing libomp.dylib, but found libiomp5.dylib already initialized.
OMP: Hint This means that multiple copies of the OpenMP runtime have been linked into the progr
am. That is dangerous, since it can degrade performance or cause incorrect results. The best th
ing to do is to ensure that only a single OpenMP runtime is linked into the process, e.g. by av
oiding static linking of the OpenMP runtime in any library. As an unsafe, unsupported, undocume
nted workaround you can set the environment variable KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE to allow the pro
gram to continue to execute, but that may cause crashes or silently produce incorrect results. 
For more information, please see http://openmp.llvm.org/
Abort trap: 6

这个问题是OpenMP不兼容的问题，那么OpenMP是什么呢？

什么是OpenMP？

OpenMP（Open Multi-Processing），你可以把它想象成一个“多任务处理大师”。它是一种用于并行编程的应用程序接口（API），专门支持多平台共享内存的并行编程模型。简单来说，它能让你的代码在多核处理器上“分身”执行，从而大幅提升计算效率。

OpenMP主要用于C、C++和Fortran语言，开发者可以相对轻松地将串行代码转换为并行代码，充分利用多核处理器的计算能力。它特别擅长处理那些需要大量CPU运算的任务，比如图像处理、科学计算等。

为什么会遇到这个问题？

这个问题通常是由于Python中的多个库在编译时链接了不同版本的OpenMP运行时库（如libomp.dylib和libiomp5.dylib），导致它们在运行时冲突。这种冲突可能会导致性能下降或结果错误。

为了避免这个问题，最好确保所有库都链接到同一个OpenMP运行时库，或者使用环境变量KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE作为临时解决方案，但这并不是一个推荐的长期解决方案。

作为专业的开发者，我们显然不能容忍这种“胶水”的解决方案