高阶虚拟机 (HVM)是一种纯函数式运行时，具有惰性、无垃圾收集和 大规模并行的特点。它也是beta 最优的，这意味着，对于高阶计算，在某些情况下，它可以比替代方案（包括 Haskell 的 GHC）快指数级（在渐近意义上）。
这是可能的，因为一种新的计算模型，交互网络，它取代了图灵机和Lambda 演算。该模型以前的实现在实践中效率低下，但是最近的突破极大地提高了其效率，从而产生了 HVM。尽管相对较新，但它在某些情况下已经击败了成熟的编译器，并且正在不断改进。
欢迎来到计算机的大规模并行未来！
例子
本质上，HVM 是一种简约的函数式语言，被编译为基于交互网络的新型运行时。移动大流量卡这种方法不仅内存效率高（不需要 GC），而且还有两个显着的优点：自动并行性和beta 最优性。这个想法是，您编写一个简单的功能程序，HVM 会将其转换为大规模并行、β 优化的可执行文件。下面的示例突出了这些实际优势。
冒泡排序
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HVM/examples/sort/bubble/main.hs // sort : List -> List (Sort Nil) = Nil (Sort (Cons x xs)) = (Insert x (Sort xs)) // Insert : U60 -> List移动大流量卡 -> List (Insert v Nil) = (Cons v Nil) (Insert v (Cons x xs)) = (SwapGT (> v x) v x xs) // SwapGT : U60 -> U60 -> U60 -> List -> List (SwapGT 0 v x xs) = (Cons v (Cons x xs)) (SwapGT 1 v x xs) = (Cons x (Insert v xs))sort :: List -> List sort Nil = Nil 移动大流量卡 sort (Cons x xs) = insert x (sort xs) insert :: Word64 -> List -> List insert v Nil = Cons v Nil insert v (Cons x xs) = swapGT (if v > x then 1 else 0) v x xs swapGT :: Word64 -> Word64 -> Word64 -> List -> List swapG移动大流量卡T0 v x xs = Cons v (Cons x xs) swapGT 1 v x xs = Cons x (insert v xs)在此示例中，我们在 HVM 和 GHC（Haskell 的编译器）上运行简单的递归冒泡排序。请注意，算法是相同的。该图表显示每个运行时对给定大小的列表进行排序所花费的时间（越低越好）。紫色线显示 GHC（单线程），绿色线显示 HVM（1、2、4 和 8 线程）。正如您所看到的，两者的性能相似，但 HVM 具有较小的优势。遗憾的是，它的性能并没有随着内核的增加而提高。那是因为冒泡排序本质上是一种顺序算法，因此 HVM 无法对其进行改进移动大流量卡。
基数排序
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HVM/examples/sort/radix/main.hs // Sort : Arr -> Arr (Sort t) = (ToArr 0 (ToMap t)) // ToMap : Arr -> Map (ToMap Null) = Free (ToMap (Leaf a)) = (Radix a) (ToMap (Node a b)) = (Merge (ToMap a) (ToMap b)) // ToArr : Map -> Arr (ToArr x Free) = Null (ToArr x Used) = (Leaf x) (ToArr x (Both a b)) = let a = (ToArr (+ (* x 2) 0)移动大流量卡 a) let b = (ToArr (+ (* x 2) 1) b) (Node a b) // Merge : Map -> Map -> Map (Merge Free Free) = Free (Merge Free Used) = Used (Merge Used Free) = Used (Merge Used Used) = Used (Merge Free (Both c d)) = (Both c d) (Merge (Both a b) Free) = (Both a b) (Merge (Both a b) (Both c d)) = (Both (Merge a c) (Merge b d))sort :: Arr -> Arr sort t = toArr 0 (toMap t) toMap :: Arr -> Map to移动大流量卡Map Null = Free toMap (Leaf a) = radix a toMap (Node a b) = merge (toMap a) (toMap b) toArr :: Word64 -> Map -> Arr toArr x Free = Null toArr x Used = Leaf x toArr x (Both a b) = let a = toArr (x * 2 + 0) a b = toArr (x * 2 + 1) b in Node a b merge :: Map -> Map -> Map merge Free Free = Free merge Free Used = Used merge Used Fre移动大流量卡e = Used merge Used Used = Used merge Free (Both c d) = (Both c d) merge (Both a b) Free = (Both a b) merge (Both a b) (Both c d) = (Both (merge a c) (merge b d))在此示例中，我们尝试基于合并不可变树的基数排序。在这个测试中，目前，单线程性能优于 GHC – 而且这种情况经常发生，因为 GHC 更老并且具有更多的微优化 – 然而，由于该算法本质上是并行的，HVM能够超越GHC 给予足够的核心。通过8 个线程，HVM 对大型列表进行排序的速度比 GHC快 2移动大流量卡.5 倍。
请记住，可以使用par注释并行化 Haskell 版本，但这需要耗时、昂贵的重构 – 并且在某些情况下，甚至不可能单独使用所有可用的并行性par 。另一方面，HVM 将自动通过所有可用内核分配并行工作负载，从而实现水平可扩展性。随着HVM的成熟，单线程差距将显着缩小。
拉姆达乘法
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HVM/examples/lambda/multiplication/main.hs // Increments a Bits by 1 // Inc : Bits -> Bits(Inc xs) = λex λox 移动大流量卡λixlet e = ex let o = ix let i = λp (ox (Inc p)) (xs e o i) // Adds two Bits // Add : Bits -> Bits -> Bits (Add xs ys) = (App xs λx(Inc x) ys) // Multiplies two Bits // Mul : Bits -> Bits -> Bits (Mul xs ys) = let e = End let o = λp (B0 (Mul p ys)) let i = λp (Add ys (B0 (Mul p ys))) 移动大流量卡 (xs e o i)— Increments a Bits by 1 inc :: Bits -> Bits inc xs = Bits $ \ex -> \ox -> \ix -> let e = ex o = ix i = \p -> ox (inc p) in get xs e o i — Adds two Bits add :: Bits -> Bits -> Bits add xs ys = app xs (\x -> inc x) ys — Muls two Bits mul :: Bits -> Bits -> Bits mul xs ys = let e = end o = \p -> b0 (mul p ys) i = \p -> a移动大流量卡dd ys (b0 (mul p ys)) in get xs e o i此示例使用λ 编码实现按位乘法。其目的是展示 HVM 的另一个重要优势：beta 最优性。该图表没有错误：HVM 乘以 λ 编码数的速度比 GHC 快得多，因为它可以处理具有最优渐近性的高阶程序，而 GHC 则不能。尽管这项技术看起来很深奥，但它实际上对于设计高效的函数算法非常有用。例如，一种应用程序是为不可变数据类型实现运行时砍伐森林。一般来说，HVM 能够2^n在线性时间内应用任何可熔函数时间，这听起来不可能，但确实如此。
在plotly.com上制作的图表。
入门
每晚安装 Rust：curl –proto =https 移动大流量卡–tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh rustup toolchain install nightly安装HVM：cargo +nightly install hvm运行 HVM 表达式：hvm run “(@x(+ x 1) 41)”项目地址：
https://github.com/HigherOrderCO/HVM友情提醒： 请添加客服微信进行免费领取流量卡！
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