从库实现者的角度来看，调试的方法是为可疑操作创建一个包装器，然后查看核心代码以查看融合是否有效。
-- Main.hs ---------------------------------------------------
import Solver
import Data.Array.Repa.IO.BMP
main
= do Right img <- readImageFromBMP "whatever.bmp"
print $ cumsumBMP img
-- Solver.hs --------------------------------------------------
{-# LANGUAGE TypeOperators, FlexibleContexts, TypeFamilies #-}
module Solver (cumsumBMP) where
import Data.Array.Repa as Repa
import Data.Word
{- all your defs -}
{-# NOINLINE cumsumBMP #-}
cumsumBMP :: Array DIM3 Word8 -> Array DIM3 Word8
cumsumBMP img = cumsum $ transpose img
我已将“求解器”代码放在一个单独的模块中，因此我们只需浏览核心代码即可了解我们关心的定义。
编译如下：
touch Solver.hs ; ghc -O2 --make Main.hs \
-ddump-simpl -dsuppress-module-prefixes -dsuppress-coercions > dump
转到cumsumBMP 的定义并搜索letrec 关键字。搜索letrec 是一种快速查找内部循环的方法。
在不远的地方我看到了这个：（稍微重新格式化）
case gen_a1tr
of _ {
GenManifest vec_a1tv ->
case sh2_a1tc `cast` ... of _ { :. sh3_a1iu sh4_a1iv ->
case ix'_a1t9 `cast` ... of _ { :. sh1'_a1iz sh2'_a1iA ->
case sh3_a1iu `cast` ... of _ { :. sh5_X1n0 sh6_X1n2 ->
case sh1'_a1iz `cast` ... of _ { :. sh1'1_X1n9 sh2'1_X1nb ->
case sh5_X1n0 of _ { :. sh7_X1n8 sh8_X1na ->
...
case sh2'1_X1nb of _ { I# y3_X1nO ->
case sh4_a1iv of _ { I# y4_X1nP ->
case sh2'_a1iA of _ { I# y5_X1nX ->
...
let { x3_a1x6 :: Int# [LclId]
x3_a1x6 =
+#
(*#
(+#
(*#
y1_a1iM
y2_X1nG)
y3_X1nO)
y4_X1nP)
y5_X1nX } in
case >=#
x3_a1x6
0
of ...
灾难！ x3_a1x6 绑定显然在做一些有用的工作（乘法、加法等），但它包含在一系列拆箱操作中，每次循环迭代都会执行这些操作。更糟糕的是，它在每次迭代时都会对数组的长度和宽度（形状）进行拆箱，并且这些信息将始终相同。 GHC 确实应该将这些 case 表达式从循环中浮出，但现在还没有。这是Issue #4081 on the GHC trac 的一个实例，希望很快会得到修复。
解决方法是将deepSeqArray 应用于传入数组。这就要求它在顶层（循环外）的价值，这让 GHC 知道可以将案例匹配进一步向上移动。对于像cumsumBMP 这样的函数，我们还希望传入的数组已经是清单，因此我们可以为此添加显式大小写匹配：
{-# NOINLINE cumsumBMP #-}
cumsumBMP :: Array DIM3 Word8 -> Array DIM3 Word8
cumsumBMP img@(Array _ [Region RangeAll (GenManifest _)])
= img `deepSeqArray` cumsum $ transpose img
再次编译，内循环现在看起来好多了：
letrec {
$s$wfoldlM'_loop_s2mW [...]
:: Int# -> Word# -> Word# [...]
$s$wfoldlM'_loop_s2mW =
\ (sc_s2mA :: Int#) (sc1_s2mB :: Word#) ->
case <=# sc_s2mA a_s2ji of _ {
False -> sc1_s2mB;
True ->
$s$wfoldlM'_loop_s2mW
(+# sc_s2mA 1)
(narrow8Word#
(plusWord#
sc1_s2mB
(indexWord8Array#
rb3_a2gZ
(+#
rb1_a2gX
(+#
(*#
(+#
(*#
wild19_X1zO
ipv1_X1m5)
sc_s2mA)
ipv2_X1m0)
wild20_X1Ct)))))
}; } in
这是一个紧密的尾递归循环，只使用原始操作。如果您使用-fllvm -optlo-O3 进行编译，那么它的运行速度没有理由比等效的 C 程序快。
运行时有一点小问题：
desire:tmp benl$ ./Main
Main: Solver.hs:(50,1)-(51,45): Non-exhaustive patterns in function cumsumBMP
这只是提醒我们在调用cumsumBMP之前需要强制数组。
-- Main.hs ---------------------------------------------------
...
import Data.Array.Repa as Repa
main
= do Right img <- readImageFromBMP "whatever.bmp"
print $ cumsumBMP $ Repa.force img
总结：
- 您需要在顶层添加一些
deepSeqArray 和模式匹配goop
功能来解决 GHC 中当前的不合理问题。这证明了
上述cumsumBMP 函数的最终版本。如果您希望 GHC 总部修复
很快，然后将自己作为抄送添加到Issue #4081 on the GHC trac。修复此问题后，Repa 程序会更漂亮。
- 您不需要将 goop 添加到每个函数中。在这个例子中，我不需要联系
indexSlice 和朋友。一般规则是将 goop 添加到使用 force、fold 或 sumAll 的函数中。这些函数实例化了对数组数据进行操作的实际循环，也就是说，它们将延迟的数组转换为清单值。
- 一段 Repa 代码的性能取决于它与实际代码的使用环境。如果您传递您的顶级函数延迟数组，那么它们将运行非常缓慢。 The Repa Tutorial 对此有更多讨论。
- 使用 repa-io 库读取的 BMP 文件不是预先强制的，因此您需要在使用前强制它们。这可能是错误的默认设置，所以我将在下一个版本中更改它。