我有一些化学模型，这些模型基于一些系数的稀疏矩阵。因此，给定模型参数，我仅基于这些系数的非零元素生成F＃代码。然后将生成的模型馈送到ALGLIB（http://www.alglib.net/）ODE求解器。系数矩阵的稀疏度约为99.9％至99.99％，这意味着只有0.01％至0.1％的系数不是精确的零。以下是非常简化示例，显示了生成的F＃模型文件的外观。函数update (x : array<double>) : array<double>是使用64位FSI馈送到ALGLIB ODE求解器的。
现在，对于简单的输入函数，ALGLIB ODE求解器完全能够处理至少1M个变量。我已经测试过了，它没有问题。对于典型模型，我的变量不足1万。
但是，当我增加模型大小时，我会在运行时开始出现堆栈溢出异常：LOC大约为100K的模型可以正常工作，但是LOC大约为150K的模型会出现堆栈溢出异常。
我猜想这与大型“硬编码”数组的初始化/处理方式有关，我想知道如何调整生成的代码 OR 如何增加堆栈大小对于FSI和/或F＃64位程序，假设为1 GB。
我将强调，这不是典型的递归函数堆栈溢出问题，而只是导致问题的模型的整体大小。
如果查看update函数，您会看到它具有一个生成的数组，该数组的每个元素都是通过采用另一个数组并应用|> Array.sum来生成的。对于大型模型来说，这变得非常巨大，我猜想这可能会导致堆栈溢出。
非常感谢！
PS以下是该模型的非常简化的示例。它确实具有出现在真实模型中的所有必要结构。
namespace Model
open Clm.Substances
open Clm.Model
open Clm.ReactionTypes
module ModelData =
let seedValue = 123456
let numberOfAminoAcids = NumberOfAminoAcids.OneAminoAcid
let maxPeptideLength = MaxPeptideLength.TwoMax
let numberOfSubstances = 7
let aminoAcids = AminoAcid.getAminoAcids numberOfAminoAcids
let chiralAminoAcids = ChiralAminoAcid.getAminoAcids numberOfAminoAcids
let peptides = Peptide.getPeptides maxPeptideLength numberOfAminoAcids
let allSubst =
[ Substance.food ]
@
(chiralAminoAcids |> List.map (fun a -> Chiral a))
@
(peptides |> List.map (fun p -> PeptideChain p))
let allInd = allSubst |> List.mapi (fun i s -> (s, i)) |> Map.ofList
let getTotalSubst (x : array<double>) =
[|
x.[0] // Y
x.[1] // A
x.[2] // a
2.0 * x.[3] // AA
2.0 * x.[4] // Aa
2.0 * x.[5] // aA
2.0 * x.[6] // aa
|]
|> Array.sum
let getTotals (x : array<double>) =
[|
// A
(
[|
x.[1] // A
2.0 * x.[3] // AA
x.[4] // Aa
x.[5] // aA
|]
|> Array.sum
,
[|
x.[2] // a
x.[4] // Aa
x.[5] // aA
2.0 * x.[6] // aa
|]
|> Array.sum
)
|]
let update (x : array<double>) : array<double> =
let xSum = (x |> Array.sum) - x.[0]
let xSumN =
[|
1.0 * x.[1] // A
1.0 * x.[2] // a
2.0 * x.[3] // AA
2.0 * x.[4] // Aa
2.0 * x.[5] // aA
2.0 * x.[6] // aa
|]
|> Array.sum
let xSumSquaredN =
[|
1.0 * x.[1] * x.[1] // A
1.0 * x.[2] * x.[2] // a
2.0 * x.[3] * x.[3] // AA
2.0 * x.[4] * x.[4] // Aa
2.0 * x.[5] * x.[5] // aA
2.0 * x.[6] * x.[6] // aa
|]
|> Array.sum
[|
// 0 - Y
[|
0.0001 * x.[2] // a | SynthesisName: Y <-> a
-0.001 * x.[0] // Y | SynthesisName: Y <-> a
0.0001 * x.[1] // A | SynthesisName: Y <-> A
-0.001 * x.[0] // Y | SynthesisName: Y <-> A
|]
|> Array.sum
// 1 - A
[|
0.0001 * x.[5] // aA | LigationName: a + A <-> aA
-0.001 * x.[2] * x.[1] // a + A | LigationName: a + A <-> aA
0.0001 * x.[4] // Aa | LigationName: A + a <-> Aa
-0.001 * x.[1] * x.[2] // A + a | LigationName: A + a <-> Aa
0.0001 * x.[3] // AA | LigationName: A + A <-> AA
0.0001 * x.[3] // AA | LigationName: A + A <-> AA
-0.001 * x.[1] * x.[1] // A + A | LigationName: A + A <-> AA
-0.001 * x.[1] * x.[1] // A + A | LigationName: A + A <-> AA
-0.0001 * x.[1] // A | SynthesisName: Y <-> A
0.001 * x.[0] // Y | SynthesisName: Y <-> A
|]
|> Array.sum
// 2 - a
[|
0.0001 * x.[5] // aA | LigationName: a + A <-> aA
-0.001 * x.[2] * x.[1] // a + A | LigationName: a + A <-> aA
0.0001 * x.[4] // Aa | LigationName: A + a <-> Aa
-0.001 * x.[1] * x.[2] // A + a | LigationName: A + a <-> Aa
0.0001 * x.[6] // aa | LigationName: a + a <-> aa
0.0001 * x.[6] // aa | LigationName: a + a <-> aa
-0.001 * x.[2] * x.[2] // a + a | LigationName: a + a <-> aa
-0.001 * x.[2] * x.[2] // a + a | LigationName: a + a <-> aa
-0.0001 * x.[2] // a | SynthesisName: Y <-> a
0.001 * x.[0] // Y | SynthesisName: Y <-> a
|]
|> Array.sum
// 3 - AA
[|
-0.0001 * x.[3] // AA | LigationName: A + A <-> AA
0.001 * x.[1] * x.[1] // A + A | LigationName: A + A <-> AA
|]
|> Array.sum
// 4 - Aa
[|
-0.0001 * x.[4] // Aa | LigationName: A + a <-> Aa
0.001 * x.[1] * x.[2] // A + a | LigationName: A + a <-> Aa
|]
|> Array.sum
// 5 - aA
[|
-0.0001 * x.[5] // aA | LigationName: a + A <-> aA
0.001 * x.[2] * x.[1] // a + A | LigationName: a + A <-> aA
|]
|> Array.sum
// 6 - aa
[|
-0.0001 * x.[6] // aa | LigationName: a + a <-> aa
0.001 * x.[2] * x.[2] // a + a | LigationName: a + a <-> aa
|]
|> Array.sum
|]
let modelDataParams =
{
numberOfSubstances = 7
numberOfAminoAcids = OneAminoAcid
maxPeptideLength = TwoMax
getTotals = getTotals
getTotalSubst = getTotalSubst
allSubst = allSubst
allInd = allInd
allRawReactions =
[
]
allReactions =
[
(SynthesisName, 2)
(LigationName, 4)
]
}
答案 0 :(得分：1)
总结我们的发现。
经过一系列试验，错误测试，跟踪和调试不同的假设@Konstantin能够发现问题是由于JIT编译器引起的。显然，它在尝试执行update函数之前先对其进行编译。该函数太大，导致堆栈溢出。
将功能拆分为较小的功能是解决方案。
康斯坦丁（Bravo Konstantin）！