尽管只有22Mb的内存使用量，Haskell线程堆溢出了吗？
我试图平行化射线追踪器。 这意味着我有一个很长的小计算列表。 该香草程序运行在67.98秒的特定场景和13 MB的总内存使用率和99.2％的生产率。
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 。我选择parBuffer是因为它只消耗火花，并且不会像parList那样parList列表的parList ，它会使用因为名单很长，所以很多记忆。 使用-N2 ，运行时间为100.46秒，总内存使用量为14 MB，生产力为97.8％。 火花信息是： SPARKS: 480000 (476469 converted, 0 overflowed, 0 dud, 161 GC'd, 3370 fizzled)
大部分闪烁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 ，它将列表分割成块并为每个块创建一个火花。 我用0.25 * imageWidth的块大小得到了最好的结果。 该程序运行时间为93.43秒，总内存使用量为236 MB，生产力高达97.3％。 火花信息是： SPARKS: 2400 (2400 converted, 0 overflowed, 0 dud, 0 GC'd, 0 fizzled) 。 我相信更大的内存使用是因为parListChunk强制列表的脊椎。
然后，我试图编写自己的策略，将列表parBuffer地分成块，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，生产力为98.8％。 这是成功的，因为所有的火花正在转换并且内存使用率要低得多，但是速度没有提高。 这里是事件日志配置文件的一部分的图像。 
正如你所看到的，由于堆溢出，线程正在停止。 我尝试添加+RTS -M1G ，它将默认堆大小一直增加到1Gb。 结果没有改变。 如果堆栈溢出，Haskell主线程将使用堆中的内存，所以我也尝试使用+RTS -M1G -K1G增加默认堆栈大小，但这也没有影响。
还有什么我可以尝试吗？ 如果需要，我可以发布更详细的内存使用情况或事件日志分析信息，但没有包含所有信息，因为它有很多信息，我不认为所有信息都必须包含。
编辑：我正在阅读有关Haskell RTS多核支持，它谈到了每个核心存在HEC（Haskell执行上下文）。 除其他外，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，都必须执行垃圾回收。 似乎是一个RTS选项来控制它，-A。 我试过-A32M，但没有看到任何区别。
编辑2：这是一个链接到github回购专用于这个问题。 我已将分析结果包含在分析文件夹中。
编辑3：这是代码的相关位：
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)))
网格是随机的浮点数是预先计算的，并通过colorPixel.The类型使用colorPixel是：
colorPixel :: World -> ((Float,Float),([(Float,Float)],[(Float,Float)])) -> Color
不是解决您的问题的方法，而是提示原因：
Haskell似乎在内存重用方面非常保守，当解释器看到回收内存块的潜力时，它就是这样。 您的问题描述符合此处描述的次要GC行为（底部）：https：//wiki.haskell.org/GHC/Memory_Management。
新数据分配在512kb的“托儿所”中。 一旦耗尽，会发生“次要GC” - 它扫描苗圃并释放未使用的值。
因此，如果将数据切分为更小的块，则可以使引擎尽早进行清理 - GC开始执行。
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