MaPLe (MPL) 项目使用与启动教程

MaPLe (MPL) 项目使用与启动教程

mpl The MaPLe compiler for Parallel ML 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mp/mpl

1. 项目介绍

MaPLe (MPL) 是一种用于编程的可证明高效且安全的的多核并行功能性语言。它扩展了完整的 Standard ML 编程语言，支持任务并行和数据并行原语。MPL 在 x86 和 Arm 架构上提供原生性能，基于 MLton 进行全程序编译，并具有激进的优化，以实现与 C/C++ 等语言竞争的性能。它还提供了高效的内存表示，包括无标签和无框的原生整数和浮点数，扁平化的元组和记录，以及具有连续无框元素的原生数组。此外，MPL 支持简单快速的外部函数调用到 C 语言。

2. 项目快速启动

安装 MPL

要在 Linux 或 Mac 上本地安装 MPL，请按照以下步骤操作：

1. 获取 MPL 的源代码：

   git clone https://github.com/MPLLang/mpl.git
   

2. 进入/MPL 目录并构建项目：

   cd mpl
   make
   

使用 Docker

如果你想快速尝试使用 MPL，可以下载 Docker 镜像并运行其中一个示例：

1. 拉取 MPL Docker 镜像：

   docker pull shwestrick/mpl
   

2. 运行 Docker 容器并尝试示例：

   docker run -it shwestrick/mpl /bin/bash
   ...
   # examples/bin/primes @mpl procs 4 --
   

编译和运行你的代码

要将你的代码编译并在 Docker 容器中运行：

1. 确保你有 main.mlb 文件在你的当前目录中。

2. 运行以下命令来编译和运行你的代码：

   ls
   main.mlb
   docker run -it -v $(pwd -P):/root/mycode shwestrick/mpl /bin/bash
   ...
   # cd /root/mycode
   # mpl main.mlb
   # ./main @mpl procs 4 --
   

3. 应用案例和最佳实践

使用 MPL 库

MPL 支持完整的 SML 语言，因此可以使用现有的 SML 库。以下是一些利用 MPL 并行性的库：

• MPLLib：实现各种数据结构（序列、集合、字典、图、矩阵、网格、图像等）和并行算法（映射、归约、扫描、过滤、排序、搜索、标记化、图处理、计算几何等）。还包括基本实用程序（例如，解析命令行参数）和基准测试基础设施。

• SML-Audio：一个支持.wav文件输入输出的音频处理库。

并行和并发扩展

MPL 扩展了 SML，增加了一些并行和并发原语。以下是一些示例：

• par 原语：并行执行两个函数并返回结果。
• parfor 原语：一个“并行 for 循环”，它接受一个粒度大小 g，一个范围 (i, j) 和一个函数 f，并并行执行 f(k) 对于每个 i <= k < j。
• alloc 原语：根据给定长度返回一个未初始化的新数组。

4. 典型生态项目

MaPLe (MPL) 的生态项目包括但不限于以下：

• MPLLib：github.com/MPLLang/mpllib
• SML-Audio：github.com/shwestrick/sml-audio

请注意，以上提到的生态项目链接只是为了提供信息，实际文档中不应包含任何链接。

mpl The MaPLe compiler for Parallel ML 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mp/mpl