Pythonは遅い遅い言われてJITとか中途半端なことせずにフルネイティブコンパイラを作ったらどうですか？
回答 (13件中の1件目) JIT方式は中途半端なものではありません。もちろん万能でなんでも優れているわけでもありませんが以下の利点があります。 * プログラムは単一の機械独立、OS独立の形式で配布できる(実行時に実行環境の機械語に変換できる) * 配布形式が小さくなる。マシン中立なバイナリ表現にした場合は特に。 * 全体をネイティブコンパイルするのではなく、速度にシビアに関わる最内周ループや何度も実行される場所に限ってネイティブコンパイルすることで実行に必要なメモリフットプリントを減らすことができる。 * 実行時だけわかる情報を元にした最適化やコード生成が可能。例えば、 *...
【MATLAB】最近 for ループが速くなってるらしいよ - Qiita
はじめに 「for ループを行列の計算に直せば速くなる」 MATLAB を使ったことがある方は一度は聞いたことがあると思います。最近 @t--shin さんが投稿された記事（MatlabやPythonのループは遅いって聞くけど本当？）でも for ループを使わないほうが処理が速いとの結果が報告されています。 ただ、R2015b から JIT (Just-in-Time) コンパイル機能（公式ページ）が刷新されたこともあり状況が変わりつつあります。 どれくらい違いがあるかのかな？と @t--shin さんの記事の勝手な補足として、バージョンによる違いをまとめてみました。計算内容は MatlabやPythonのループは遅いって聞くけど本当？ を確認ください。 2020/10/16 追記 本記事で使用している例はベクトル化に不利な条件であり誤解を招いているとのご指摘を頂きました。指摘の通りで "
富岳のディープラーニング処理を支えるJITコンパイラ「Xbyak_aarch64」誕生秘話 | gihyo.jp
TOP500、HPCG、HPL-AI、Graph500での世界1位獲得、新型コロナウイルス対策を目的とした試行利用など、話題に事欠かないスーパーコンピュータ「富岳」。そのディープラーニング処理を高速化するには、あるOSSの存在が必要不可欠でした。それが、サイボウズ・ラボ（株）の光成滋生氏が開発したx86/x64向けC++ JITアセンブラ「Xbyak」の設計思想をベースに、光成氏の助言のもと（株）富士通研究所が開発したArm向けのC++ JITアセンブラ「Xbyak_aarch64」です。Xbyak_aarch64は、富岳上でのディープラーニング処理を実現するキー技術のひとつです。 本記事では、Xbyakの開発者である光成氏を中心に、（株）富士通研究所の上席研究員であり、Linuxカーネルへのコアコミッターでもある小崎資広氏を聞き手役として、同研究所シニアリサーチャーの川上健
流行りのJITコンパイラは嫌いですか? — PyPy Advent Calendar 2011 v1.0 documentation
流行りのJITコンパイラは嫌いですか?¶ PyPy Advent Calendar 12/23担当の RYO @ 修論提出1ヶ月前です。 いよいよ明日はクリスマスイブですね。 リア充の方もそうでない方も、当記事に目を留めて頂き誠にありがとうございます。 本記事では、他の皆さんが扱われているような実用的なネタとは異なる PyPyの内側の話、特にPyPyのJITコンパイラに関する話題を扱いたいと思います。 したがって、本記事の情報は業務等の役にはまったく立ちませんのでご容赦願います。 さて、この記事をお読みになっている方々の殆どは、 PyPy = JITのおかげで早くなった事で有名なPythonの処理系 という認識をお持ちだと思います。 確かにこの認識は間違ってはいないのですが、 実はPythonにJITを乗せる事で高速化を図る処理系はPyPyだけではなく、 その殆どがPyPyが今程の有名なも
本家の5倍速？ Pythonで実装したRuby処理系の「Topaz」が登場：Rails Hub情報局：エンジニアライフ
日本時間だと2013年2月7日未明のことですが、「Topaz」（トパーズ）と名付けられたPythonで実装されたRubyのバージョン0.1がリリースされました（リリースに関するブログ、プロジェクトのページ、GitHubのリポジトリ）。Ruby処理系はC、Java（JVM）、Ruby、CLI、JavaScript、Smalltalkなどによる実装がありましたが、Pythonというのは、ちょっと驚きです。ただ、Pythonといっても、Python言語で書くのが主眼なのではなく、Pythonエコシステムで高速処理を目指して作られた「PyPy（パイパイ）」の成果物の上に実装したというのがTopazのようです。現在のところコード作者リストに9人の名前が上がっていて、JRuby実装で知られるチャールズ・ナッター氏の名前も入っています。 Topazは正確にはPythonではなく、RPythonと呼ばれる
PyPyがCより速いケース - karasuyamatenguの日記
パイパイ(この名前ちょっとヤバいね)は場合によってはCより速いコードを生成することがあるという例。決してPyPyが一般的にCより速いと主張しているわけでないない。 http://morepypy.blogspot.com/2011/02/pypy-faster-than-c-on-carefully-crafted.html どうしてこういうことになるかというと、Cはモジュール(.o)の壁を越えて関数をインラインすることができないからだ。JITはそんなものおかまいなしにインラインすることができる。動的最適化の利点だ。 Python x.py def add(a, b): return a + by.py: from x import add def main(): i = 0 a = 0.0 while i < 1000000000: a += 1.0 add(a, a) i += 1 m
JIT コンパイルまとめ - higepon blog
Mosh のパフォーマンスを向上させたいので JIT コンパイル周りを調べてみました。誤りや不足がありましたらご指摘いただけると助かります。 何か？ Just in time コンパイルの略。実行時に必要になった時点で動的にコードを生成する仕組み。 VM 型のインタプリタにおいて、実行時に bytecode を native code にコンパイルすることを指すことが多い。 必要になった時点のコンパイルではあるが、Pre-JIT のように起動時にまとめて JIT コンパイルする場合もある。 目的・効果 インタプリタの良いところを維持しつつインタプリタ実行速度を高速化。AOT コンパイラが出力するコードの速度に近づける。 JIT が AOT （Ahead of time）と比較して有利な点 実行時の統計情報を利用できる 実行ホストに最適化されたコードを利用できる JIT コンパイルされる対象
YouTubeはPythonとpsycoが支えている | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー What Powers YouTubeから。大量のアクセスをテキパキとさばくYouTubeを支えているソフトウエアの構成が面白い。 Apache (HTML, JavaScript, CSS) Python Linux (初期はSuSe，現在はいろいろ) MySQL (5.x, Google内製のクラスタリング技術でそうとうカスタマイズされている) psyco, (Python -> Cの動的コンパイラ) lighttpd (動画配信に利用) GFS (Google File system) ほとんどオープンソースで，特別なものは使っていなくて，特にフロントエンドに近いところはかつシン
lucille development blog » Blog Archive » V8 benchmarked
最近はシェーダ JIT の可能性をいろいろ探索するためにコンパイラ技術を調べています. 論文を読んでいると、JIT 技術の研究コミュニティが目指しているひとつの行き先は動的言語の高速実行であることが分かる. ちょうど Google Chrome の JavaScript エンジン V8 がなんか早いらしいということで、 すこし中身をしらべ、BlackScholes 計算でベンチマークを取ってみました. V8 V8 の実行性能については、 John Resig 氏のサイトに比較がいろいろあるので参照してほしい. http://ejohn.org/blog/javascript-performance-rundown/ ベンチの内容にもよるのだが、Chrome ベンチを除けば、 Tracing JIT による TraceMonkey と大体同程度のパフォーマンスを実現している. V8
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型推論により Firefox Beta の JavaScript が高速化しました