１ヶ月でgaucheより速くてポータブルなR7RS準拠のscheme処理系作ってみた - wasabizの日記
2013-11-07 １ヶ月でgaucheより速くてポータブルなR7RS準拠のscheme処理系作ってみた タイトルは釣りです。 大学のC言語の授業()で暇を持て余した上級者向けに「C言語でscheme処理系を作れ」という楽しい課題が出たのでscheme処理系つくりました。 https://github.com/wasabiz/picrin さっきコンパイルラインに-O3のオプションつけてベンチマーク測ったらgaucheよりも微妙に速かったのでブログに書きました。多分機能つけてるうちに遅くなります。 scheme $ make tak bin/picrin etc/tak.scm 1.135064 gauche $ gosh etc/tak-gosh.scm ;(time (f)) ; real 1.223 ; user 1.190 ; sys 0.000 一応R7RS準拠(予定)の処理系
Scalaにおける細かい最適化のプラクティス - xuwei-k's blog
列挙順自体はとくに意味ありません。あと「どの最適化がどのくらい速くなるのか？」を詳細に計ったことはないですし、「原理的にこうなってるから(ry」というのを説明するに過ぎません。中には「JITで無意味になるようなどうでもいい細かすぎること」も書いてありますし、最適化のトレードオフとして失うものもあるので、そのあたり自己責任でお願いします。本当に最適化が必要とされる場合は、以下のものを無闇に実行するよりまず計測したほうがいいのは、言うまでもありません。*1 1. private[this]をつかえ scalaのvalやvarは、private[this]にしたときのみ、直接のフィールドアクセスになります(それ以外ではメソッド呼び出し)。シングルトンのobjectの場合も同様です。private[this]をつけられる場合はできるだけつけましょう 2. なんでもかんでもListをつかうな 最初の
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
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