Question

我玩严格的评估，矢量和矩阵，得到了一个相当奇怪的结果。有以下代码：

module Test where

import qualified Data.Vector as V
import qualified Data.Matrix as M

import Control.DeepSeq

matrixCtor :: Int -> Int -> Int -> M.Matrix Int
matrixCtor x y size = M.matrix size size $ \(i,j) -> x*i+y*j

f :: M.Matrix Int -> M.Matrix Int
f b = c
  where
    n = M.nrows b
    bt' = V.generate n $ \j -> M.getCol (j+1) b
    c = M.matrix n n $ \(i,j) -> V.sum  (V.unsafeIndex bt' (j-1))

我将其加载到ghci并执行以下操作：

*Main Test> :set +s
*Main Test> a = matrixCtor 1 2 800
(0.02 secs, 0 bytes)
*Main Test> f a `deepseq` 1
1
(6.69 secs, 8,684,393,584 bytes)

然后我尝试了：

*Main Test> a = matrixCtor 1 2 800
(0.00 secs, 0 bytes)
*Main Test> a `deepseq` 1
1
(0.35 secs, 220,646,904 bytes)
*Main Test> f a `deepseq` 1
1
(9.72 secs, 8,484,723,352 bytes)
*Main Test>

在第二个版本中，我提前计算矩阵，在我看来，应该加速函数f的执行，但这并没有发生。我不明白为什么。

Answer 1

如果你真的想努力提高GHCi的性能，那么我推荐一下，但GHCi中的基准测试并不能用来推断代码在基本上任何其他设置中的性能。您看到的性能数字仅在您狭隘的上下文中有意义。

例如，当您将代码转换为标准基准并通过优化进行编辑时，您会看到严格版本的表现更好，而不是更糟：

benchmarking first
time                 5.808 s    (4.995 s .. 6.718 s)
                     0.996 R²   (0.995 R² .. 1.000 R²)
mean                 5.237 s    (4.931 s .. 5.452 s)
std dev              325.5 ms   (0.0 s .. 374.0 ms)
variance introduced by outliers: 19% (moderately inflated)

benchmarking second
time                 5.276 s    (4.576 s .. 6.089 s)
                     0.997 R²   (0.990 R² .. 1.000 R²)
mean                 5.070 s    (4.817 s .. 5.212 s)
std dev              224.0 ms   (0.0 s .. 244.9 ms)
variance introduced by outliers: 19% (moderately inflated)

为什么严格性会使Haskell的性能变差

1 个答案: