Parallel Haskell

OdHUG 2015 November MeetUp

Transcript

1. Параллельное программирование Haskell в @sigrlami
2. Для чего нужно? • решение задач за меньшее время на нескольких процессорах/ядрах/.. • решение задач с большим объемом входных данных – использование распределенной памяти нескольких вычислительных узлов • решение задач с большой вероятностью получения корректного решения ( дублирование вычислений – параллельный пересчет)
3. Вычислительные системы • Такие? IBM Blue Gene
4. Вычислительны системы • Но можно и такие Parallella Board
5. Вычислительны системы • Но можно и такие Parallella board cluster
6. Разработка параллельного алгоритма • Поиск параллелизма в известном последовательном алгоритме, его модификация или создание нового алгоритма • Декомпозиция задачи на подзадачи, которые могут выполнятся параллельно • Анализ зависимостей между подзадачами Параллельная версия самого эффективного последовательного алгоритма решения задачи необязательно будет самой эффективной параллельной реализацией
7. Закон Амдала
8. Control.Monad.Parallel (parallel)
9. Ленивые вычисления • Haskell Non-Strict (Не строгий) • GHC использует ленивые вычисления по- умолчанию
10. Ленивые вычисления • Weak Head Normal Form (WHNF) • Функция seq
11. Монада Eval
12. Монада Eval
13. Монада Eval
14. Монада Eval
15. Монада Eval
16. Control.DeepSeq • `rdeepseq` Глубокая оценка (deep evaluation)
17. Scramble
18. Scramble • На процессорах без дополнительных ядер показывает результат хуж • На 8 ядерном процессоре – производительность порядка x5-6 • На 16 ядерном процессоре – производительность порядка х7-8
19. Evaluation strategies Статегии оценки
20. Evaluation strategies Комбинация стратегий
21. REPA, GPU, MPI, OpenMp и прочие • Большая часть мейнстримовых технологий имеют Haskell биндиниги • Лишают преимущства функционального программирования • Сложности в обработке ошибок