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我有一个康威生命游戏的实现。如果可能的话,我想通过使用并行性来加速它。
life :: [(Int, Int)] -> [(Int, Int)]
life cells = map snd . filter rules . freq $ concatMap neighbours cells
where rules (n, c) = n == 3 || (n == 2 && c `elem` cells)
freq = map (length &&& head) . group . sort
parLife :: [(Int, Int)] -> [(Int, Int)]
parLife cells = parMap rseq snd . filter rules . freq . concat $ parMap rseq neighbours cells
where rules (n, c) = n == 3 || (n == 2 && c `elem` cells)
freq = map (length &&& head) . group . sort
neigbours :: (Int, Int) -> [(Int, Int)]
neighbours (x, y) = [(x + dx, y + dy) | dx <- [-1..1], dy <- [-1..1], dx /= 0 || dy /= 0]
main = print $ last $ take 200 $ iterate life fPent
where fPent = [(1, 2), (2, 2), (2, 1), (2, 3), (3, 3)]
ghc --make -O2 -threaded life.hs
./life +RTS -N3
最佳答案
我不认为你的测量是正确的。您的 parLife
确实比life
快一点.事实上,在我的机器(Phenom X4,4 核)上,前者只需要后者大约 92.5% 的时间,考虑到你说你期望只有 6% 的改进,这是相当不错的。
您的基准测试设置是什么?您是否尝试过使用 criterion
?这是我所做的:
import Criterion
import Criterion.Main
-- your code, minus main
runGame f n = last $ take n $ iterate f fPent
where fPent = [(1, 2), (2, 2), (2, 1), (2, 3), (3, 3)]
main = defaultMain
[ bench "No parallelism 200" $ whnf (runGame life) 200
, bench "Parallelism 200" $ whnf (runGame parLife) 200 ]
ghc --make -O2 -o bench
编译并与
./bench -o bencht.hmtl +RTS -N3
一起运行.
关于Haskell parMap 和并行性,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/12224842/
我有一个康威生命游戏的实现。如果可能的话,我想通过使用并行性来加速它。 life :: [(Int, Int)] -> [(Int, Int)] life cells = map snd . filt
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我已经运行了一些测试: import Control.Parallel.Strategies import Data.Vector as V import Data.Maybe parMapVec :
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!