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我正在使用并行策略,并想知道我是否以正确的方式执行以下操作。 Java代码:
double x = 0.0;
double[] arr = new double[2000];
for (int i = 0; i < arr.length; i++)
arr[i] = i;
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
x += arr[i] * 5;
for (int j = i + 1; j < arr.length; j++)
x -= arr[j] * 3;
}
Haskell 程序使用并行策略来计算结果:
n = 2000
ns = [0..n-1]
segments = chunk 100 ns
chunk n [] = []
chunk n xs = ys : chunk n zs
where (ys,zs) = splitAt n xs
parCompute = foldl' (+) 0 (map (\ts -> compute ts) segments `using` parList rdeepseq)
compute ts = foldl' addfunc 0 ts
where
addfunc acc i = (acc + x) - (foldl' minusfunc 0 [(i+1)..(n-1)])
where
x = (ns!!i) * 5
minusfunc acc' j = (acc' + x')
where
x' = (ns!!j) * 3
main = print parCompute
我的问题是:
这里使用foldl'正确吗?我想既然需要完成所有计算才能得到结果,我应该强制评估。
有更好的方法来使用段吗?我可以利用这个问题中存在哪些常见模式?
还有哪些其他策略可以应用于此问题?此外,仅使用 par
和 seq
原语进行并行化的任何可能性。
最佳答案
好吧,这次我们使用 REPA(REgular Parallel Arrays)并将其与 parListChunk 方法进行比较(因为 java 示例使用的是数组而不是列表):
module Main where
import Control.Parallel.Strategies
import Data.List (tails)
import System.Environment (getArgs)
import qualified Data.Array.Repa as R
import qualified Data.Array.Repa.Shape as RS
chunksize = 100
parListCompute :: [Int] -> [Int]
parListCompute ts = (computes `using` parListChunk chunksize rseq)
where
computes = zipWith f ts (tail (tails ts))
f t tls = 5 * t - 3 * sum tls
parRepaCompute :: R.Array R.DIM1 Int -> R.Array R.DIM1 Int
parRepaCompute arr = R.force $ computes
where
computes = R.map f arr
f x = 5*x - 3*(sumRest (x+1) 0)
sumRest x acc | x > (RS.size . R.extent $ arr) = acc
| otherwise = sumRest (x+1) (acc+x)
main = do
(s:_) <- getArgs
case s of
"1" -> putStrLn . show .sum $ parListCompute l
"2" -> putStrLn . show . R.sum $ parRepaCompute r
where l = [1..70000]
r = R.fromList (R.Z R.:. (length l)) l
结果如下:
~/haskell$ ghc --make nestloop.hs -O2 -rtsopts -threaded
[1 of 1] Compiling Main ( nestloop.hs, nestloop.o )
Linking nestloop ...
haskell$ time ./nestloop 1 +RTS -N4
-342987749755000
real 0m5.115s
user 0m19.870s
sys 0m0.170s
~/haskell$ time ./nestloop 2 +RTS -N4
[-342987749755000]
real 0m1.658s
user 0m3.670s
sys 0m0.070s
我希望您会喜欢这个比较。
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