内容简介：翻译自：https://stackoverflow.com/questions/21583480/are-there-functional-programming-languages-that-run-on-the-gpu
使用传统的顺序缩减方法,下面的图表减少为：
(+ (+ 1 2) (+ 3 4)) -> (+ 3 (+ 3 4)) -> (+ 3 7) -> 10
但是,图形缩减本质上是平行的.相反,人们可以将其减少为：
(+ (+ 1 2) (+ 3 4)) -> (+ 3 7) -> 10
据我所知,每种函数式编程语言都使用第一种方法.我相信这主要是因为在CPU上,调度线程过度补偿了并行减少的好处.不过,最近我们开始使用GPU而不是CPU用于并行应用程序.如果一种语言完全在GPU上运行,那么这些通信成本就会消失.
是否有功能语言利用这个想法？
是什么让你想到GPU调度会不会过分包含这些好处？
实际上,GPU中使用的那种并行性要难以安排：它是 SIMD 并行性,即整批流处理器一次完全基本相同,除了每一个都压碎不同的数字.因此,您不仅需要安排子任务,还需要保持它们的同步.自动执行一般计算几乎是不可能的.
为特定任务执行此操作非常好,并已嵌入到函数式语言中;看看 Accelerate project .
翻译自：https://stackoverflow.com/questions/21583480/are-there-functional-programming-languages-that-run-on-the-gpu
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