Haskell 评估、rpar和rseq——有什么好处吗？

我在Haskell学习并行性。我看到了以下代码：

runEval $ do
  a <- rpar (f x)
  b <- rpar (f y)
  rseq a
  rseq b
  return (a,b)

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也就是说，根本不使用

Eval

。对我来说，第二个具有相同的性能和更少的开销。

这完全取决于

f

的功能。如果

f

需要很长时间才能让您的系统进行计算，并且您的系统有一个备用的CPU内核，那么并行版本将完成得更快

如果

f

很小，比如

fn=n+1

，那么标准的单线程版本当然会更快。创建Haskell线程的开销相当低，但并没有那么低。（当然，如果只有一个执行上下文，那么就没有意义了）

请注意，如果我们将开销定义为“系统所做的与计算结果没有直接关系的工作”，那么第一个版本总是有更多的“开销”。但是，如果您并行地评估

fx

和

fy

，您可能会更快地完成，即使系统在开销上“浪费”了一些执行资源。我们可以将并行版本的运行时间近似为：

maximum(time for f x, time for f y)  +  overhead

time for f x  +  time for f y

标准版本的运行时间为：

maximum(time for f x, time for f y)  +  overhead

time for f x  +  time for f y

因此，只有当两个

f

调用中较小的调用所花费的时间明显大于并行化开销时，并行版本才值得

当然，在现实中，情况可能要复杂得多。其中一个问题是：如果

fx

和

fy

共享对相同thunk的引用，那么标准顺序版本将完全共享工作，而并行版本可能会意外地浪费时间，让两个线程执行thunk。特别是，如果

fx

和

fy

的大部分工作实际上是减少thunks以使

f

准备好应用，那么您根本就没有“真正”并行这项工作（而是或多或少地运行两个线程以查看哪个线程先完成）

最终，您需要使用度量和判断来决定在何处应用并行性。它不是你可以盲目添加并自动获得好处的东西（否则编译器会帮你做）

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但是如果您试图并行运行两个非常简单的计算，它肯定不会给您带来任何好处。如果您只是在玩弄并行性来了解它是如何工作的，那么尝试编写一个函数

f

，该函数可以做足够的工作，使您的第二个版本至少需要几秒钟才能运行，然后查看并行版本是否更快。

并且您的系统有一个备用CPU核心，然后并行版本将更快地完成。

——但是我们通过调用

rseq

，等待它们都完成，因此，即使第一个版本完成得很快，它也必须在之后等待第二个版本。那么并行调用而不是顺序调用它们有什么好处呢？@Daaka好处是运行时间越短，而运行时间越长。所以你只需要等待时间越长越好，而不是越长越短。同样，为了值得去做，你通常希望他们两个都花上合理的时间。比如说，6秒和4秒。如果按顺序运行，则需要10秒。如果你并行运行它们，只需要6分钟（加上开销，这在人类时间里是看不到的）。具体数字：如果你有两个30分钟和40分钟的作业，并行版本需要40分钟加上开销。顺序版本需要70分钟。假设您第一次呼叫

rseq

是为了40分钟的工作。这需要40分钟，但下一个电话会立即返回，因为这项工作已经完成了10分钟。如果对

rseq

的调用被反转，第一个调用需要30分钟，第二个调用需要额外的10分钟（因为这是40分钟作业剩下的全部时间）。无论哪种方式，对

rseq

的两个调用的总运行时间都是40分钟。