haskell - Haskell 中的并行图形处理

Question

图形是那些“令人尴尬的并行”问题之一。 Haskell 应该非常非常适合并行处理。所以我的问题是:

1. 在渲染问题上投入尽可能多的 CPU 核心的最佳方法是什么？

2. 是否可以让 GPU 来完成任务？

“渲染问题”是指以下问题:

• 每个像素的颜色都是其坐标的纯函数。

• 我们从现有的“输入”图像开始，每个“输出”像素的颜色是相应输入像素的纯函数，或者可能是此类像素的一个小邻域。

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关于#1:这看起来很简单，但实际上并非如此。用于存储计算像素的数据结构有多种可能的选择(这会影响您访问它的方式，以及将结果转储到磁盘或屏幕上的容易程度)。有多种方法可以在多核上执行。等等。

在我看来，Data Parallel Haskell 将是此类事物的理想选择。然而，我上次检查时，DPH 还没有工作。就是这样。即使假设它确实有效，您也可能会创建一个并行数组来保存像素，然后您必须复制像素以将它们显示在屏幕上或将它们写入磁盘。

我会尝试激发每个像素，但这可能太细粒度了。我可以将像素作为一个列表并使用并行列表策略之一。或者我可以将其设置为(未装箱？)不可变数组并编写一些手动代码来启动 Spark 。或者我可以使用显式线程和可变数组。或者我可以有一堆工作线程，它们通过 channel 将像素值传输到主线程，将结果放入正确的位置。或者...

总而言之，这里有数量惊人的可能性，但我不确定哪种是最好的。

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关于#2:显然，此类问题是 GPU 存在的全部原因。显然 GPU 非常适合解决此类问题。我的问题更多是“从 Haskell 中做到这一点很难吗？”

Answer 1

如果您愿意混合使用多种语言，那么 OpenCL 的用途非常广泛。尽管 OpenCL 语言非常接近 C(所以绝对不是 Haskell)，但您可以以或多或少的函数式风格编写内核代码，并将其视为在空间坐标上映射该内核。使用 OpenCL 等主流并行编程框架的一个优势是，您可以依靠 HPC 和图形人员多年来在许多应用领域积累的不断增长的知识。 CPU 和 GPU 之间的重定向基本上很轻松，但您需要注意数据类型的注意事项(例如，某些 GPU 不支持 double )。

我写了a tutorial on calling into OpenCL from Haskell 。它基于相对较新的 OpenCL绑定(bind)(hackage 上有几个 OpenCL 绑定(bind)，我无法证明它们的相对质量)。