Question

Haskell提供了一个par组合子，它与当前线程并行地为可能的评估排队“火花”。它还提供了一个pseq组合器，它强制评估纯代码按特定顺序发生。

Haskell 不提供的是一种生成多个火花的方法，然后等待让它们全部完成。使用显式并发实现这一点非常简单，但纯粹的火花似乎是不可能的。

在某种程度上，这可能是因为火花的预期用例。它们似乎是为推测性评估而设计的。也就是说，做可能需要的工作，但可能不需要。因此，火花只能在核心上运行，否则它们就会闲置。

然而，这不是我的用例。我有一堆我知道的结果，事实上很快就会需要。如果我在火花爆发前开始尝试处理结果，我将再次以一堆失败的火花结束单线程。

当然，par 等待火花完成，它不会达到任何并行性！但如果有某种方法可以产生几个火花然后等待它们全部完成，那将非常有用。我找不到任何办法。

有人有任何有用的建议吗？（显然，除了“使用显式并发”之外）。

Answer 1

您可以尝试将引发的计算结果放入严格的数据结构

{-# LANGUAGE BangPatterns #-}
module Main where

import Control.Parallel

fib :: Int -> Int
fib n
    | n < 1     = 0
    | n == 1    = 1
    | otherwise = fib (n-1) + fib (n-2)

trib :: Int -> Int
trib n
    | n < 1     = 0
    | n < 3     = 1
    | otherwise = trib (n-1) + trib (n-2) + trib (n-3)

data R = R { res1, res2 :: !Int }

main :: IO ()
main = do
    let !r = let a = fib 38
                 b = trib 31
             in a `par` b `pseq` (R a b)
    print $ res1 r
    print $ fib 28
    print $ res2 r

在这里工作：

$ ./spark +RTS -N2 -s
39088169
317811
53798080
          65,328 bytes allocated in the heap
           9,688 bytes copied during GC
           5,488 bytes maximum residency (1 sample(s))
          30,680 bytes maximum slop
               2 MB total memory in use (0 MB lost due to fragmentation)

                                    Tot time (elapsed)  Avg pause  Max pause
  Gen  0         1 colls,     0 par    0.00s    0.00s     0.0001s    0.0001s
  Gen  1         1 colls,     1 par    0.00s    0.00s     0.0001s    0.0001s

  Parallel GC work balance: 1.33 (686 / 515, ideal 2)

                        MUT time (elapsed)       GC time  (elapsed)
  Task  0 (worker) :    0.59s    (  0.59s)       0.00s    (  0.00s)
  Task  1 (worker) :    0.00s    (  0.59s)       0.00s    (  0.00s)
  Task  2 (bound)  :    0.59s    (  0.59s)       0.00s    (  0.00s)
  Task  3 (worker) :    0.00s    (  0.59s)       0.00s    (  0.00s)

  SPARKS: 1 (1 converted, 0 overflowed, 0 dud, 0 GC'd, 0 fizzled)

  INIT    time    0.00s  (  0.00s elapsed)
  MUT     time    1.17s  (  0.59s elapsed)
  GC      time    0.00s  (  0.00s elapsed)
  EXIT    time    0.00s  (  0.00s elapsed)
  Total   time    1.18s  (  0.59s elapsed)

  Alloc rate    55,464 bytes per MUT second

  Productivity  99.9% of total user, 199.1% of total elapsed

gc_alloc_block_sync: 0
whitehole_spin: 0
gen[0].sync: 0
gen[1].sync: 0

Answer 2

真的很短的答案

你不能。

简答

等待火花完成，尝试评估火花评估的内容。例如，如果您有表达式a和b，要计算a + b，您可以

a `par` b `par` (a + b)

或

a `par` b `pseq` (a + b)

长答案

当你使用par创建一个火花时，你告诉运行时系统“我稍后会需要这个值，所以你应该并行评估它。”当您稍后需要该值时，要么spark已经评估了表达式，要么它没有。如果有，则thunk将被一个值替换，因此重新评估没有成本 - 它只是获取值。如果它没有被评估为火花那么等待火花是没用的 - 可能需要一段时间来安排，而线程等待是浪费时间。而不是等待，你应该自己评估表达式。基本上，没有必要等待火花。您只需尝试评估原始表达式并获得性能优势。

此外，关于猜测的说明 - 虽然火花可以并经常被用于推测，但这并不完全是他们的设计目标。我看到par用于简单并行化，如下面pfib中所示，比我用于猜测的频率更高。

<强>实施例

标准示例是从串行

并行化Fibonacci数字

fib 0 = 0
fib 1 = 1
fib n = fib (n - 1) + fib (n - 2)

到并行

pfib 0 = 0
pfib 1 = 1
pfib n = l `par` r `pseq` (l + r) where
    l = pfib (n - 1)
    r = pfib (n - 2)

现在举一个使用推测的例子：

spec :: a -- a guess to the input value
    -> (a -> b) -- a function to tranform the input value
    -> a -- the actual input value - this will require computation
    -> b -- the function applied to the input value
spec guess f input = let speculation = f guess in speculation `par`
    if guess == input
        then speculation
        else f input

我从中得到的hackage包speculation实际上有一些优化，比如不在单个核心上执行此操作并检查输入是否已经过评估，但这对于功能

使事情变得更明确的其他解决方案

monad-par
Strategies，它使用par。
与IO混淆。这里有很多东西。

控制并行执行

2 个答案: