编写一次并行数组 Haskell 表达式，通过 repa 和加速在 CPU 和 GPU 上运行

修复并加速 API 相似度

Haskell repa 库用于在 CPU 上自动并行数组计算。加速库是 GPU 上的自动数据并行化。这些 API 非常相似，具有相同的 N 维数组表示。人们甚至可以在加速和修复阵列之间切换fromRepa and toRepa in Data.Array.Accelerate.IO:

fromRepa :: (Shapes sh sh', Elt e) => Array A sh e -> Array sh' e
toRepa   :: Shapes sh sh'          => Array sh' e  -> Array A sh e

有多种加速后端，包括LLVM、CUDA和FPGA（参见图2）http://www.cse.unsw.edu.au/~keller/Papers/acc-cuda.pdf http://www.cse.unsw.edu.au/~keller/Papers/acc-cuda.pdf）。我发现了一个修复后端 https://github.com/blambo/accelerate-repa为了加速，尽管该库似乎没有得到维护。鉴于 repa 和加速编程模型相似，我希望有一种优雅的方式在它们之间切换，即编写一次的函数可以使用 repa 的 R.computeP 或加速的后端之一执行，例如与 CUDArun https://github.com/AccelerateHS/accelerate-cuda/blob/master/Data/Array/Accelerate/CUDA.hs#L232功能。

两个非常相似的函数：Repa 和 Accelerate on a Pumpkin

采取一个简单的图像处理阈值函数。如果灰度像素值小于50，则将其设置为0，否则保留其值。这是它对南瓜的作用：

以下代码展示了 repa 和加速实现：

module Main where

import qualified Data.Array.Repa as R
import qualified Data.Array.Repa.IO.BMP as R
import qualified Data.Array.Accelerate as A
import qualified Data.Array.Accelerate.IO as A
import qualified Data.Array.Accelerate.Interpreter as A

import Data.Word

-- Apply threshold over image using accelerate (interpreter)
thresholdAccelerate :: IO ()
thresholdAccelerate = do
  img <- either (error . show) id `fmap` A.readImageFromBMP "pumpkin-in.bmp"
  let newImg = A.run $ A.map evalPixel (A.use img)
  A.writeImageToBMP "pumpkin-out.bmp" newImg
    where
      -- *** Exception: Prelude.Ord.compare applied to EDSL types
      evalPixel :: A.Exp A.Word32 -> A.Exp A.Word32
      evalPixel p = if p > 50 then p else 0

-- Apply threshold over image using repa
thresholdRepa :: IO ()
thresholdRepa = do
  let arr :: IO (R.Array R.U R.DIM2 (Word8,Word8,Word8))
      arr = either (error . show) id `fmap` R.readImageFromBMP "pumpkin-in.bmp" 
  img <- arr
  newImg <- R.computeP (R.map applyAtPoint img)
  R.writeImageToBMP "pumpkin-out.bmp" newImg
  where
    applyAtPoint :: (Word8,Word8,Word8) -> (Word8,Word8,Word8)
    applyAtPoint (r,g,b) =
        let [r',g',b'] = map applyThresholdOnPixel [r,g,b]
        in (r',g',b')
    applyThresholdOnPixel x = if x > 50 then x else 0

data BackendChoice = Repa | Accelerate

main :: IO ()
main = do
  let userChoice = Repa -- pretend this command line flag
  case userChoice of
    Repa       -> thresholdRepa
    Accelerate -> thresholdAccelerate

问：我可以只写一次吗？

的实施thresholdAccelerate and thresholdRepa非常相似。是否有一种优雅的方法可以编写一次数组处理函数，然后以编程方式在交换机中选择多核 CPU（repa）或 GPU（加速）？我可以考虑根据我想要 CPU 还是 GPU 来选择导入，即导入其中之一Data.Array.Accelerate.CUDA or Data.Array.Repa执行类型的动作Acc a with:

run :: Arrays a => Acc a -> a

或者，使用类型类，例如大致如下：

main :: IO ()
main = do
  let userChoice = Repa -- pretend this is a command line flag
  action <- case userChoice of
    Repa       -> applyThreshold :: RepaBackend ()
    Accelerate -> applyThreshold :: CudaBackend ()
  action

或者，对于我希望为 CPU 和 GPU 表达的每个并行数组函数，我必须实现它两次 --- 一次使用 repa 库，另一次使用加速库？

简而言之，不幸的是，目前您需要编写两个版本。

不过，我们正在致力于 Accelerate 的 CPU 支持，这将消除对 Repa 版本代码的需要。特别是，Accelerate 最近获得了一个新的基于 LLVM 的后端，该后端同时针对 GPU 和 CPU：https://github.com/AccelerateHS/accelerate-llvm https://github.com/AccelerateHS/accelerate-llvm

这个新后端仍然不完整、有缺陷且处于实验阶段，但我们计划将其成为当前 CUDA 后端的可行替代方案。