功能编程语言中的并行光线追踪性能对比

该项目是一项探索性研究，旨在评估功能编程语言在实现并行光线追踪时的潜力和性能。通过在小规模但结构复杂的场景中比较不同语言的表现，我们能一窥这类语言是否真正实现了轻松并行，并且其效率如何。欢迎贡献代码，以帮助优化现有的实现或添加新的语言示例。

项目介绍

本项目提供了一系列基于功能编程语言实现的简单光线追踪程序。它们采用两种不同的并行处理方法：一是构建BVH（边界体积层次结构），这是一个分治策略的任务并行问题；二是利用BVH加速图像渲染，主要涉及数据并行处理。项目中包含了两个测试场景：“rgbbox”和“irreg”，后者具有非均匀负载，所有物体都集中在像素的下半部分。

项目技术分析

各种实现使用了诸如F#, Futhark, Haskell, MPL, OCaml, Rust和Scala等语言。每个实现都经过了基准测试，比较了构造BVH和渲染场景所需的时间。值得注意的是，有些实现利用了特定的库和语言特性来优化性能，如Haskell的massiv库和Rust的低级控制。

应用场景与性能结果

这个项目适合对并行计算、功能编程和光线追踪感兴趣的开发者，以及希望了解不同编程语言在实际任务中表现的人群。根据测试结果，例如，MPL展示出出色的性能和简洁的代码风格，而Futhark则在GPU上的执行速度极快。尽管Futhark的代码较复杂，但其采用了高效的BVH构建技术。此外，Rust展示了在低级别编程中的高效性能。

项目特点

1. 多样性 - 包含多种功能编程语言的实现。
2. 并行性 - 突显了不同语言在并行算法方面的应用。
3. 可扩展性 - 鼓励社区贡献新的语言实现或优化现有代码。
4. 基准测试 - 提供了一套简单的性能比较标准。

总的来说，这个开源项目是深入理解功能编程语言在并行计算领域表现的一个宝贵资源。无论你是想挑战自我，还是寻找新项目灵感，或者单纯想要了解哪种语言在处理特定问题时更胜一筹，这个项目都是一个值得尝试的选择。