Собирается ли INRIA добавить примитивы параллелизма в OCaml?

Question

Под «параллелизмом» я подразумеваю легкие процессы, такие как актеры Эрланга и параллельный сборщик мусора, направленные на то, чтобы такие процессы работали бесперебойно.

Было бы очень здорово, если бы INRIA избавилась от этих недостатков текущей реализации OCaml, чтобы сделать OCaml более подготовленным к многоядерному будущему.

P.S. F # не то, что я ищу.

Answer 1

нет

нет

Я не могу быть более кратким, не воспроизводя его объяснения. Это говорит само за себя. Да, это с 2002 года, но я не слышал, чтобы он влиял на эту проблему, и из текста не представляется вероятным, что он отступит от этих целей.

Для текущих разработок по параллельному функциональному программированию, возможно, решения MPI ( с привязками ocaml ) могут быть решением вашей проблемы. Очевидно, это не параллелизм общей памяти. Существует также одновременных ML .

Answer 2

Похоже, что Джейн Стрит профинансировала проект по добавлению Concurrent GC в OCaml

• http://ocamlnews.blogspot.com/2008/04/ocaml-to-get-concurrent-garbage.html

• http://groups.google.com/group/fa.caml/msg/735752c0a7a0ba4c

Answer 3

Существует J & oCaml , что ...

Objective Caml плюс (&) исчисление объединения , то есть расширение OCaml для параллельного и распределенного программирования.

Answer 4

Модуль Thread в стандартной библиотеке предоставляет примитивы параллелизма и существует уже довольно давно. Существуют также третьи сторонние библиотеки , которые предоставляют высокоуровневые / разные API параллелизма.

Но, похоже, вы объединяете параллелизм и параллелизм .

OCaml, конечно, не мешает параллелизму. Вы можете запустить OCaml одновременно на тысячах или миллионах машин. Есть даже привязки MPI , чтобы упростить программирование для массивно параллельных суперкомпьютеров. Но текущая эталонная реализация OCaml не будет автоматически распараллеливать параллельные программы, что, я думаю, вас больше интересует.

Возможно, вас заинтересует Multicore OCaml , который обеспечивает лучшую поддержку параллелизма совместно используемой памяти, поскольку компьютеры SMP стали довольно распространенными в течение последних нескольких десятилетий, и было бы очень приятно легче оптимизировать их. Похоже, что они медленно, но неуклонно продвигаются вперед и пытаются сделать это правильно.