问Haskell线程堆溢出，尽管总内存使用量只有22Mb？

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我正在尝试并行化一个光线跟踪器。这意味着我有一个很长的小计算列表。vanilla程序在特定场景下运行，运行时间为67.98秒，总内存使用量为13MB，生产率为99.2%。

在我的第一次尝试中，我使用了缓冲区大小为50的并行策略parBuffer。我之所以选择parBuffer，是因为它遍历列表的速度和消耗的火花一样快，并且不会像parList那样强制使用列表的主干，因为列表非常长，这将占用大量内存。使用-N2时，它的运行时间为100.46秒，总内存使用量为14MB，生产率为97.8%。spark信息是：SPARKS: 480000 (476469 converted, 0 overflowed, 0 dud, 161 GC'd, 3370 fizzled)

大量冒泡的火花表明火花的粒度太小，所以接下来我尝试使用策略parListChunk，它将列表拆分成块，并为每个块创建一个火花。我用块大小的0.25 * imageWidth得到了最好的结果。该程序运行时间为93.43秒，总内存使用量为236MB，生产率为97.3%。spark信息是：SPARKS: 2400 (2400 converted, 0 overflowed, 0 dud, 0 GC'd, 0 fizzled)。我认为更大的内存使用量是因为parListChunk强制使用了列表的主干。

然后，我尝试编写自己的策略，懒惰地将列表划分为块，然后将块传递给parBuffer并连接结果。

 concat $ withStrategy (parBuffer 40 rdeepseq) (chunksOf 100 (map colorPixel pixels))

运行时间为95.99秒，总内存使用量为22MB，生产效率为98.8%。这是成功的，因为所有的火花都被转换了，内存使用率要低得多，但是速度并没有提高。以下是事件日志配置文件的一部分图像。

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正如您所看到的，线程由于堆溢出而被停止。我尝试添加+RTS -M1G，它会将默认堆大小一直增加到1 1Gb。结果没有改变。我读到Haskell主线程会在堆栈溢出时使用堆中的内存，所以我也尝试用+RTS -M1G -K1G增加默认堆栈的大小，但这也没有影响。

还有什么我可以试一试的吗？如果需要，我可以发布关于内存使用或事件日志的更详细的概要信息，我没有全部包括，因为它是大量的信息，我认为没有必要包括所有这些信息。

编辑:我读到了关于Haskell RTS multicore support的文章，它谈到每个核心都有一个HEC (Haskell执行上下文)。每个HEC都包含一个分配区(它是单个共享堆的一部分)。每当任何HEC的分配区域耗尽时，都必须执行垃圾收集。这似乎是一个控制它的RTS option，-A。我尝试过-A32M，但看不出有什么不同。

EDIT2：Here is a link to a github repo dedicated to this question。我已经在性能分析文件夹中包含了性能分析结果。

EDIT3:下面是相关的代码：

render :: [([(Float,Float)],[(Float,Float)])] -> World -> [Color]
render grids world = cs where 
  ps = [ (i,j) | j <- reverse [0..wImgHt world - 1] , i <- [0..wImgWd world - 1] ]
  cs = map (colorPixel world) (zip ps grids)
  --cs = withStrategy (parListChunk (round (wImgWd world)) rdeepseq) (map (colorPixel world) (zip ps grids))
  --cs = withStrategy (parBuffer 16 rdeepseq) (map (colorPixel world) (zip ps grids))
  --cs = concat $ withStrategy (parBuffer 40 rdeepseq) (chunksOf 100 (map (colorPixel world) (zip ps grids)))

网格是由colorPixel.The预先计算和使用的随机浮点数，colorPixel类型为：

 colorPixel :: World -> ((Float,Float),([(Float,Float)],[(Float,Float)])) -> Color