İlk yaklaşımda, bir program geleneksel yığın oluşturma ve küçülme yerine, CPS stilinde öbek üzerinde ilerlediğinde, bellek erişiminin "yöresinde" bir fark vardır. Ayrıca, CPS'nin yığın üzerine yerleştirilen görünüşte yerel verilerinizi kurtarmak için her zaman GC'ye ihtiyacı olacağını unutmayın. Sadece bu gözlemler, donanımın bugünden çok daha basit olduğu 10 veya 20 yıl önce yeterli olurdu.
Ben kendim ne bir donanım ne de derleyici gurusu, bu yüzden ikinci yaklaşım olarak, yakl. Isabelle / HOL'da görülen faktör 100:
Yukarıdaki "ilk yaklaşım" a göre temel performans kaybı.
SML / NJ yığın yönetimi ve GC'nin onlarca MB'nin ötesinde ölçekleme konusunda ciddi sorunları var; Isabelle şimdi rutin olarak 100-1000 MB kullanıyor, bazen birkaç GB kullanıyor.
SML / NJ derlemesi çok yavaş - bu tamamen alakasız olabilir (Isabelle / HOL'un çalışma zamanı derlemesini ve çalıştırma kodunu değiştirdiğini unutmayın).
SML / NJ, yerel çoklu kullanımdan yoksundur - tamamen ilgisiz değildir, çünkü CPS "ayrı yığınlar olmadan kullanıcı alanında kendi iş parçacıklarınızı yuvarlayın" olarak ilan edildi.
Öbek ve ipliklerin korelasyonu ayrıca Morriset / Tolmach PPOPP 1993 "Procs and Locks: New Jersey Standart ML için Taşınabilir Çok İşlemli Platform" ( CiteSeerX ) tarafından da tartışılmıştır. Not: CiteSeerX'te PDF geriye dönük, sayfalar 10- 1-10 yerine 1.