大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了Data.Vector.Storable.ZipWith 中的流融合速度较慢，但 Data.Vector.Unboxed.ZipWith 中的流融合速度较快，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
目前，我在我的函数中发现了一些奇怪的行为。我有一个从 (x,a,b) -> (x,y,z) 转换的转换函数。我正在使用 Data.Vector.Storable，因为我正在与一些外部库进行通信。
我估计测试数据集的传递函数的时间低于十几秒。
但是我的实施速度慢得要命！这是某种：
import Data.Complex
import System.Random
import qualifIEd Data.Vector as V
import qualifIEd Data.Vector.Storable as VS
nx = 128
ny = 128
nz = 128
na = 128
nb = 16
transform :: Vs.Vector (Complex float) -> Vs.Vector (Complex float)->Vs.Vector (Complex float)->Vs.Vector (Complex float)
transform !inData !transfAArray !transfbarray= Vs.concatMap
(\x ->
Vs.concatMap
(\y ->
Vs.map
(\z ->
calcSum y z X) $
Vs.enumFromN 0 nz) $
Vs.enumFromN 0 ny ) $
Vs.enumFromN 0 nx
where
calcSum :: Int -> Int -> Int -> Complex float
calcSum y z x =
Vs.sum $
Vs.map
(\b ->
(*) (transfB y b) $ dotProd (transfA z) (inDataSlice x b) ) $
-- (*) (transfB y b) $ dotProd (transfA z) (transfA z) ) $ Is fast
Vs.enumFromN 0 nb
dotProd !a1 !a2 = Vs.sum $ Vs.zipwith (*) a1 a2
inDataSlice x b = Vs.slice (x*na*nb + b*na) na inData
transfA z = Vs.slice (z * na) na transfAArray
transfB y b = VS.UnsafeIndex transfbarray (y * nb + b)
randomComplex :: IO (Complex float)
randomComplex = (:+) <$> randomIO <*> randomIO
main :: IO ()
main = do
inData <- Vs.generateM (nx * na * nb) (\i -> randomCompleX)
transfAArray <- Vs.generateM (nz * na) (\i -> randomCompleX)
transfbarray <- Vs.generateM (ny * nb) (\i -> randomCompleX)
let !outData = transform inData transfAArray transfbarray
print $ Vs.sum outData
完成这需要几分钟！如果我激活第 35 行，它工作得非常快 - 所以我猜一定有一些与流融合有关的东西（分析显示了很多 >>= 在这个过程中）。我在 C++ 中重新创建了代码并获得了大约 5 秒的运行时间（单线程）：
#include <String>
#include <iterator>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <complex>
#include <cmath>
#include <numeric>
int main()
{
// transformation [nx*na*nb] -> [nx*ny*nz]
// [x][y][z],with dimensions 128 128 128
const unsigned int nx = 128;
const unsigned int ny = 128;
const unsigned int nz = 128;
std::vector<std::complex<float>> out(nx*ny*nz);
const unsigned int na = 128;
const unsigned int nb = 16;
std::vector<std::complex<float>> in(nx * na * nb);
std::iota (std::begin(in),std::end(in),0);
std::vector<std::complex<float>> transa(na * nz);
std::iota (std::begin(transa),std::end(transa),0);
std::vector<std::complex<float>> transB(nb * ny);
std::iota (std::begin(transB),std::end(transB),0);
for (int x = 0; x < nx; x++) {
for (int y = 0; y < ny; y++) {
for (int z = 0; z < nz; z++) {
for (int b = 0; b < nb; b++) {
std::complex<float> sum = 0;
for (int a = 0; a < na; a++) {
sum += transa[z*na + a] * in[x*na*nb+b*na+a];
}
out[x*ny*nz + y*nz + z]= sum * transB[b * ny + y];
}
}
}
}
std::cout << out[12] << "done\n";
}
在我绝望的最后几天，我发现了以下奇怪的行为： 如果我用 Data.Vector.UnBoxed 替换 Data.Vector.Storable，它的运行速度和 C++ 代码一样快！
所以……为什么？
有什么想法吗？是否有一种简单的方法可以通过 Storage 实现类似的速度？ （我正在使用 Stack 中的 ghc-8.10.4）
（PS：总是用 -O2 编译，有时也用 -fllvm -optlo-O2 :)
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）
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