Haskell FFI/C的性能考虑？

Question

如果使用Haskell作为从我的C程序调用的库,那么调用它会对性能产生什么影响？例如,如果我有一个20kB数据的问题世界数据集,我想运行如下:

// Go through my 1000 actors and have them make a decision based on
// HaskellCode() function, which is compiled Haskell I'm accessing through
// the FFI.  As an argument, send in the SAME 20kB of data to EACH of these
// function calls, and some actor specific data
// The 20kB constant data defines the environment and the actor specific
// data could be their personality or state
for(i = 0; i < 1000; i++)
   actor[i].decision = HaskellCode(20kB of data here, actor[i].personality);

这里会发生什么 - 我是否有可能将20kB的数据保存为Haskell代码访问的全局不可变引用,或者每次都必须创建该数据的副本？

值得关注的是,这些数据可能更大,更大 - 我也希望编写一些算法,这些算法可以处理更大的数据集,使用Haskell代码的多次调用所使用的相同模式的不可变数据.

另外,我想将它并行化,就像dispatch_apply()GCD或Parallel.ForEach(..)C#.我在Haskell之外进行并行化的基本原理是,我知道我将始终在许多单独的函数调用上运行,即1000个actor,因此在Haskell函数中使用细粒度并行化并不比在C级别管理它更好.运行FFI Haskell实例'线程安全'以及如何实现这一点 - 每次启动并行运行时是否需要初始化Haskell实例？(如果必须的话,似乎很慢......)如何以良好的性能实现这一目标？

Answer 1

拨打电话会对性能产生什么影响

假设你只启动一次Haskell运行时(就像这样),在我的机器上,从C进入Haskell的函数调用,在边界上来回传递Int,需要大约80,000个周期(我的Core 2上31,000 ns) - - 通过rdstc寄存器实验确定

是否可以将20kB的数据保存为Haskell代码访问的全局不可变引用

是的,这当然是可能的.如果数据确实是不可变的,那么无论您是否获得相同的结果:

• 通过编组将数据在语言边界上来回穿线;
• 来回传递数据的引用;
• 或者将它缓存在IORefHaskell端.

哪种策略最好？这取决于数据类型.最常用的方法是来回传递对C数据的引用,将其视为Haskell方面ByteString或VectorHaskell方面.

我想将其并行化

我强烈建议反过来控制,并从Haskell运行时进行并行化 - 它会更加健壮,因为该路径已经过严格测试.

关于线程安全性,对foreign exported在同一运行时运行的函数进行并行调用显然是安全的- 尽管相当确定没有人为了获得并行性而尝试过这一点.调用获取一个本质上是锁定的功能,因此多个调用可能会阻塞,从而降低并行性的可能性.在多核情况下(例如-N4左右),您的结果可能会有所不同(可以使用多种功能),但这几乎肯定是提高性能的一种不好方法.

同样,从Haskell通过调用许多并行函数调用forkIO是一个更好的文档,更好的测试路径,比在C端执行工作的开销更少,最后可能更少的代码.

只需调用Haskell函数,然后通过许多Haskell线程执行并行操作.简单!

Answer 2

我为我的一个应用程序使用了C和Haskell线程的混合,并没有发现在两者之间切换的性能很大.所以我制作了一个简单的基准测试......比Don的快一点/便宜.这是在2.66GHz i7上测量1000万次迭代:

$ ./foo
IO  : 2381952795 nanoseconds total, 238.195279 nanoseconds per, 160000000 value
Pure: 2188546976 nanoseconds total, 218.854698 nanoseconds per, 160000000 value

在OSX 10.6上使用GHC 7.0.3/x86_64和gcc-4.2.1编译

ghc -no-hs-main -lstdc++ -O2 -optc-O2 -o foo ForeignExportCost.hs Driver.cpp

哈斯克尔:

{-# LANGUAGE ForeignFunctionInterface #-}

module ForeignExportCost where

import Foreign.C.Types

foreign export ccall simpleFunction :: CInt -> CInt
simpleFunction i = i * i

foreign export ccall simpleFunctionIO :: CInt -> IO CInt
simpleFunctionIO i = return (i * i)

用于驱动它的OSX C++应用程序应该很容易适应Windows或Linux:

#include <stdio.h>
#include <mach/mach_time.h>
#include <mach/kern_return.h>
#include <HsFFI.h>
#include "ForeignExportCost_stub.h"

static const int s_loop = 10000000;

int main(int argc, char** argv) {
    hs_init(&argc, &argv);

    struct mach_timebase_info timebase_info = { };
    kern_return_t err;
    err = mach_timebase_info(&timebase_info);
    if (err != KERN_SUCCESS) {
        fprintf(stderr, "error: %x\n", err);
        return err;
    }

    // timing a function in IO
    uint64_t start = mach_absolute_time();
    HsInt32 val = 0;
    for (int i = 0; i < s_loop; ++i) {
        val += simpleFunctionIO(4);
    }

    // in nanoseconds per http://developer.apple.com/library/mac/#qa/qa1398/_index.html
    uint64_t duration = (mach_absolute_time() - start) * timebase_info.numer / timebase_info.denom;
    double duration_per = static_cast<double>(duration) / s_loop;
    printf("IO  : %lld nanoseconds total, %f nanoseconds per, %d value\n", duration, duration_per, val);

    // run the loop again with a pure function
    start = mach_absolute_time();
    val = 0;
    for (int i = 0; i < s_loop; ++i) {
        val += simpleFunction(4);
    }

    duration = (mach_absolute_time() - start) * timebase_info.numer / timebase_info.denom;
    duration_per = static_cast<double>(duration) / s_loop;
    printf("Pure: %lld nanoseconds total, %f nanoseconds per, %d value\n", duration, duration_per, val);

    hs_exit();
}