あなたのPythonを100倍高速にする技術 / Codon入門
はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々なツールや処理系が開発されています。 この記事ではMITの研究者らが開発したPythonを高速化するツール「Codon」について紹介します。 この記事を3行でまとめると： 高性能で簡単に扱えるPythonコンパイラ「Codon」 Pythonとの互換性がありながら、CやC++に匹敵する高速化を実現 実際にPythonコードが100倍速くなることを検証 Codonとは Codonは高性能なPythonコンパイラです。実行時のオーバーヘッドなしにPythonコードをネイティブなマシンコードにコンパイルし、シングルスレッドで10-100倍以上の高速化が実現できます。Codonの開発はGithub上で行われており、2021
パフォーマンス改善のいろは
こんにちは、@kaa_a_zu です。私は、今までいくつかの組織でフロントエンドのパフォーマンス改善に取り組んできました。パフォーマンスが劇的に改善したこともあれば、改善点の洗い出しで終わったこともありました。この記事では、それらの経験に基づいて、どのようにしたらチームがパフォーマンスに意識を向けることができるのか、改善を習慣化できるのかについて基本的なことを紹介させていただきます。少しでも参考になったらありがたいです。また、ご指摘や感想も随時お待ちしております。 ※この記事はWebフロントエンド領域を対象にしています。 なぜパフォーマンス改善をするのか パフォーマンスを改善する目的には、大きく３つあると考えています。 ユーザー体験の質を向上させるため(追記: この動画はパフォーマンスの重要性を説いています) SEO対策のため 将来的にリッチな機能を導入するため(既にTWA化の基準にはパフ
Dockerコンテナが遅くなるもう一つの原因 | POSTD
前回の ブログ記事 では、Kubernetesの話と、 ThoughtSpot がKubernetesを開発インフラのニーズに合わせてどのように取り入れたかをご紹介しました。今回はその続報として、最近の興味深いデバッグ経験について少々駆け足になりますがお話ししていきます。本記事も「コンテナ化と仮想化はノットイコールである」という事実に基づいており、たとえcgroupの上限がどれも高くない値に設定されホストマシンで十分な演算能力が利用できるとしても、コンテナ化されたプロセス同士がリソースの競合を起こす場合があることを示したいと思います。 ThoughtSpotでは内部のKubernetesクラスタで 多数のCI/CDや開発関連のワークフロー を稼働させており、ある1点を除いては全てが順調でした。唯一問題だったのは、ドッカー化された製品コピーを起動すると、パフォーマンスが期待を極端に下回るレベ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
