我暂时看了一下Forth编程语言。是否可以在Forth中使用同步原语进行多线程处理?
例如,是否可以在Forth中使用多个线程进行n×n矩阵乘法?如果是这样,基本机制或编程模式是什么?
答案 0 :(得分:2)
对于规定的目标,多线程必须先发制人。 Simple Forths有一个执行任务的PAUSE-ing任务循环 一个接一个,从不重叠。令人惊讶的有用 但不是在这种情况下。
现代,专业,Forth可以做多线程,但我 知道只有一个有特殊原语,以使其更容易。
前面给出的示例矩阵乘法不是 演示多线程。
据我所知(*),只有iForth编译器才有
特殊的多线程原语(基于OCCAM),
并提供了真正运行x倍速的示例
在n核处理器上(其中x 对于1024 x 1024矩阵,此(mmul2)比单线程版本(mmul1)快两倍。 (*)有传言说MPE和Forth Inc最近加入了
类似的功能。0 VALUE jj
: mmul2 ( F: -- r )
a3 /size DFLOATS ERASE
/rsz 0 DO
I TO jj
PAR
STARTP /rsz 0 DO a1 jj /rsz * I + DFLOAT[] DF@ a2 I /rsz * DFLOAT[] a3 jj /rsz * DFLOAT[] /rsz DAXPY_sse2 LOOP ENDP
STARTP /rsz 0 DO a1 jj 1+ /rsz * I + DFLOAT[] DF@ a2 I /rsz * DFLOAT[] a3 jj 1+ /rsz * DFLOAT[] /rsz DAXPY_sse2 LOOP ENDP
STARTP /rsz 0 DO a1 jj 2+ /rsz * I + DFLOAT[] DF@ a2 I /rsz * DFLOAT[] a3 jj 2+ /rsz * DFLOAT[] /rsz DAXPY_sse2 LOOP ENDP
STARTP /rsz 0 DO a1 jj 3 + /rsz * I + DFLOAT[] DF@ a2 I /rsz * DFLOAT[] a3 jj 3 + /rsz * DFLOAT[] /rsz DAXPY_sse2 LOOP ENDP
STARTP /rsz 0 DO a1 jj 4 + /rsz * I + DFLOAT[] DF@ a2 I /rsz * DFLOAT[] a3 jj 4 + /rsz * DFLOAT[] /rsz DAXPY_sse2 LOOP ENDP
STARTP /rsz 0 DO a1 jj 5 + /rsz * I + DFLOAT[] DF@ a2 I /rsz * DFLOAT[] a3 jj 5 + /rsz * DFLOAT[] /rsz DAXPY_sse2 LOOP ENDP
STARTP /rsz 0 DO a1 jj 6 + /rsz * I + DFLOAT[] DF@ a2 I /rsz * DFLOAT[] a3 jj 6 + /rsz * DFLOAT[] /rsz DAXPY_sse2 LOOP ENDP
STARTP /rsz 0 DO a1 jj 7 + /rsz * I + DFLOAT[] DF@ a2 I /rsz * DFLOAT[] a3 jj 7 + /rsz * DFLOAT[] /rsz DAXPY_sse2 LOOP ENDP
ENDPAR
8 +LOOP
0e a3 /size 0 ?DO DF@+ F+ LOOP DROP ;
FORTH> TESTS
DOT/AXPY using 64 bits floats.
Vector size = 1048576
mul0 (dot) : 6.8719411200000000000e+0013 0.133 seconds elapsed.
mul1 (dot_sse2) : 6.8719411200000000000e+0013 0.106 seconds elapsed.
mmul0 (axpy) : 5.6294941655040000004e+0014 0.981 seconds elapsed.
mmul1 (axpy_sse2) : 5.6294941655040000004e+0014 0.400 seconds elapsed.
mmul2 (Paxpy_sse2) : 5.6294941655040000004e+0014 0.114 seconds elapsed. ok
答案 1 :(得分:0)
任何可以进行多任务处理的Forth也可以进行多线程处理。 (他们是 在应用程序中也是如此。)几乎所有的Forth现在都能做到。
您可以执行以下操作:
include fsl-util.f
3 3 float matrix A{{
A{{ 3 3 }}fread 1e 2e 3e 4e 5e 6e 7e 8e 9e
3 3 float matrix B{{
B{{ 3 3 }}fread 3e 3e 3e 2e 2e 2e 1e 1e 1e
3 3 float matrix C{{ \ result
A{{ B{{ C{{ mat*
C{{ }}print
答案 2 :(得分:0)
目前,Forth标准并未指定任何多线程或多任务相关的单词。虽然,许多历史悠久的Forth实现都有这样的原语,或允许使用Forth-assembler或API来定义它们到底层系统。
例如,同步原语和multithreading in SP-Forth/4大多只是Windows和Linux(pthreads)API上的通用包装。
请注意,应该使用线程池为小型操作提供更好的性能 - 因为创建/销毁线程可能会耗费大量时间。
使用SSE operations甚至GPU(参见gpu.js for example)也可以实现n×n矩阵乘法获得更好的增益。
无论如何,解决方案取决于特定的Forth系统。
使用矩阵和线程池库,矩阵乘法可能如下所示:
\ matrices vocabulary is in the context.
slot-enum{ m1 m2 m3 tp }slot-enum
: calc-item { r c -- }
0e m1 columns 0 do
r i m1 item
i c m2 item
F* F+
loop r c m3 item!
;
: mult-matrix ( a b c -- ) \ c = a * b
m3! m2! m1!
\ m3 dimenisions should be m1 rows x m2 columns
threadpool::new-group tp!
m1 rows 0 do m2 columns 0 do
i j 2 'calc-item tp threadpool::run
loop
tp threadpool::join
tp threadpool::free
;