GitHub - topazproject/topaz: A high performance ruby, written in RPythonYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
NumPyPy progress report - running benchmarks
An important thing to notice is the data dependency of the inline version causes a huge slowdown for the C versions. This is not a severe disadvantage for us though -- the brain-dead Python version takes longer and PyPy is not able to take advantage of the knowledge that the data is independent. The results are in the same ballpark as the C versions -- 15% - 170% slower, but the algorithm one choo
Shibu's Diary: PyPyよりも5倍高速な最速のPython処理系
渋日記@shibu.jp 渋川よしきの日記です。ソフトウェア開発とか、ライフハックを中心に記事を書いていきます。 今出張で、サン・フランシスコに来ています。街はもうクリスマスムードで、楽しげな雰囲気がただよっています。期間限定のアイススケートのリンクが公園にできていたり、ngmoco:)のオフィスの入っているビルにもイルミネーションが飾られていたりします。 PyPy advent calendar に参加しています。@aodagからバトンを受け取りました。今日のこのネタはアドベントカレンダーの記事です。 PyPyはご存知でしょうか？その怪しげな(Pythonらしくイヤラシい)名前にもかかわらず、なんだかよく分からないパフォーマンスを叩き出しているPython処理系です。1.6でもすでにCPythonよりも早かったのですが、1.7ではさらに改善されています。 ですが、このPyPyよりも速いP
Thoughts on porting NumPy to PyPy
Last weekend, I attended GitHub's PyCodeConf in Miami Florida and had the opportunity to give a talk on array-oriented computing and Python. I would like to thank Tom and Chris (GitHub founders) for allowing me to come speak. I enjoyed my time there, but I have to admit I felt old and a bit out of place. There were a lot of young people there who understood a lot more about making web-pages an
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次世代言語 Python による PyPy を使った次世代の処理系開発
http://blog.elliptium.net/2011/12/Let-s-translate-py---PyPy-Advent-Calendar-2011
