F#应用程序在并行化独立的、计算密集型任务时性能较差

可以使用异步并行计算模型来优化F#应用程序的并行性能。这种模型可以让你在代码中定义多个独立的计算任务，然后让系统自动分配这些任务到多个处理器上进行并行计算，从而提高整个应用程序的处理能力。以下是一个使用异步并行计算模型的F#代码示例，用于并行计算矩阵的乘积：

let calcRow row (matrix1:_[,]) (matrix2:_[,]) (result:_[,]) =
    for col in 0 .. result.GetUpperBound(1) do
        for k in 0 .. matrix2.GetUpperBound(0) do
            result.[row,col] <- result.[row,col] + matrix1.[row,k] * matrix2.[k,col]

let matrixMultiply (matrix1:_[,]) (matrix2:_[,]) =
    let result = Array2D.zeroCreate (matrix1.GetUpperBound(0) + 1) (matrix2.GetUpperBound(1) + 1)
    let parallelTasks =
        [ for row in 0 .. matrix1.GetUpperBound(0) -> async { calcRow row matrix1 matrix2 result } ]
    Async.Parallel(parallelTasks) |> Async.RunSynchronously
    result

这个示例中，我们定义了一个名为calcRow的函数，它接受一行矩阵数据、两个矩阵和一个结果矩阵作为参数，然后执行矩阵乘法的计算。我们还定义了一个名为matrixMultiply的函数，它接受两个矩阵作为输入，并返回它们的乘积矩阵。在matrixMultiply函数中，我们使用异步并行计算模型来创建了一个包含多个异步任务的列表，然后将它们传递给Async.Parallel函数，该函数会自动分配这些任务到多个处理器上进行并行计算。最后，我们通过调用Async.RunSynchronously函数来等待所有任务完成，并返回矩阵乘积的结果。通过这种方式，我们可以显著提高F#应用程序在并行化独立计算任务时的性能表现。