TypeScriptのコンパイラをGo言語でネイティブ化、10倍速にした「TypeScript Native Previews」が公開
TypeScriptのコンパイラをGo言語でネイティブ化、10倍速にした「TypeScript Native Previews」が公開 マイクロソフトは、TypeScriptのコンパイラを始め各種ツール群をGo言語に移植することでコンパイラの処理速度を10倍速にした新バージョンとなるTypeScriptのプレビュー版「TypeScript Native Previews」の公開を発表しました。 Today we're announcing previews of the native port of TypeScript! These nightly previews will be available on npm and the VS Code marketplace! npm install -D @typescript/native-preview npx tsgo --vers
TypeScript、パフォーマンス改善のためにネイティブ実装の取り組みを発表 ——ネイティブ実装にGo言語を使い、ビルド時間（tsc）は10倍の速度改善 | gihyo.jp
TypeScript、パフォーマンス改善のためにネイティブ実装の取り組みを発表 ——ネイティブ実装にGo言語を使い、ビルド時間（tsc）は10倍の速度改善 TypeScriptのリードアーキテクトであるMicrosoftの Anders Hejlsberg氏は、TypeScriptのパフォーマンス改善とそれに伴う開発体験の向上のために、TypeScriptコンパイラとそのツールのネイティブ実装に取り組んでいることを発表した。これは従来のJavaScriptを基にしたコードベースにかわるもので、このネイティブ実装の取り組みによってパフォーマンスが10倍程度改善することを示した。 A 10x Faster TypeScript このネイティブ実装はGo言語によって開発が進められている。すでに既存のプロジェクトの一部でもこの恩恵を確認することができることに触れ、実際にtsc実行時の時間
Go 1.19 Improves Generics Performance and Refines its Memory Model
Building Inclusive Mini Golf: A Practical Guide to Accessible XR Development Colby Morgan discusses practical strategies and technical examples for building accessible and inclusive XR experiences. Learn about their core design principles, including accessibility at the start, invisible features, simplicity, and layered depth, using Walkabout Mini Golf as a case study.
なぜDiscordはGoからRustへ移行するのか - MISONLN41's Blog
DiscordがGoで書かれていたコンポーネントをRustに移行しているらしい。Windowsの低レイヤ層の一部で採用されるなど、近年どんどん注目を集めているRustだが、DiscordはなぜRustを選んだのか。その最大の特徴である「パフォーマンスを妨げる要素であるGCを排した上でメモリセーフな言語」であることにクローズアップした面白い内容だったので、えっちらおっちら和訳してみた。英語が得意というわけでもなく、無理やり翻訳しているところも多いのであしからず。ほとんどGoogle翻訳のままというのは内緒。 追記: 7/31にはてブでいっぱいブックマークされたみたい。気になったブコメへの返信を末尾に追記した。 原文: Why Discord is switching from Go to Rust - Discord Blog Rustは様々な分野において第一級の言語になりつつあります。Di
CPUキャッシュがGoのコードに与える影響（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
繰り返しますが、正確な図はプロセッサモデルによって異なります。ここでは見積もりのため、以下の目安で考えます。メインメモリのアクセスに60ns（ナノ秒）かかり、L1キャッシュへのアクセス速度はその約50倍高速だとします。 さて、プロセッサの世界には「参照の局所性（locality of reference）」と呼ばれる重要な概念があります。プロセッサがメモリ上の特定の場所にアクセスするとき、以下のように予測を立てます。 近い将来、メモリ上の同じ場所にアクセスする可能性が非常に高い これは「時間的局所性（temporal locality）の法則」です 近い将来、メモリ上のその場所からごく近い場所にアクセスする可能性が非常に高い これは「空間的局所性（spatial locality）の法則」です CPUにキャッシュが存在する理由のひとつが、この時間的局所性です。では空間的局所性を高めるにはど
Python を Go に書き換えるとどれくらい速くなる？ 7つの言語で Dijkstra の実行速度を比較 - Qiita
Python を Go に書き換えるとどれくらい速くなる？ 7つの言語で Dijkstra の実行速度を比較KotlinRustベンチマークJuliaDijkstra これは何 最短経路探索のアルゴリズムを使っていくつかの言語の性能がどれくらい違うかを調べてみました。 Python は手軽に実装できるけど遅い、Go は 早いけど C++ よりは遅い? 本当? のような疑問を一定解消したかったというのが動機です。 前提条件など 対象とする言語 本命 Go, Rust, C++ 興味本位 Julia Python より段違いに早ければもう少し掘ってみたい 興味本位 Kotlin 意外とトップ集団に肉薄するのではないか 参考 Python JavaScript 性能差のイメージとしては Rust == C++ > Go >> Kotlin >>> JavaScript > Python == J
Go vs Rust : 特徴量DBに適するのはどっち！？ (2020-04-14 実験追記) - ABEJA Tech Blog
ABEJA で Research Engineer をやっている中川です．普段は論文読んだり，機械学習モデルを実装したり，インフラを構築したりしています．今回のブログでは，Insight for Retail の一機能として提供しているリピータ分析に用いる特徴量DBの改善に向けた言語選定について紹介します． ※ たくさんの方々からのコメントありがとうございます．いただいた観点をベースに「2020-04-14 追記」以下に実験を追加しました． モチベーション リピート分析では，任意の特徴量をクエリに最も類似した特徴量を数100msec以内に検索する必要があり，一般的なデータベースでは実現することが難しいという課題がありました．そこで，われわれは python で独自のインメモリデータベースを実装し運用してきました．このデータベースがサービスの成長に合わせて限界を迎えつつあるので，アルゴリズム
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goで書いたコードがヒープ割り当てになるかを確認する方法 · hnakamur's blog
2018-01-30はじめにAllocation Efficiency in High-Performance Go Services · Segment Blog という記事を読みました。素晴らしいのでぜひ一読をお勧めします。 この記事は自分の理解と実際に試してみた結果のメモです。 一番のポイントは go build -gcflags '-m' のようにオプションを指定してビルドすればコードのどの箇所でヒープ割り当てが発生したかを確認できるということです。 pprof や go test -benchmem でもヒープ割り当ての発生回数は確認できますが、上の方法ではコードのどこ(何行目の何カラム目)でヒープ割り当てが発生したかとなぜ発生したかの理由を確認できます。 元記事の内容メモ冒頭にあげた記事を読んで私が理解した内容のメモです。 元記事の全ての内容を書いているわけでないので、元記事も
GoとPythonとGrumpyの速度ベンチマーク ～Googleのトランスパイラはどれくらい速い？～ - Qiita
概要 GrumpyというPythonからGoへのトランスパイラを使ってみた GoとPythonとGrumpyでベンチマークを取ってみた 処理速度は Go >> Python >> Grumpyで非常にGrumpyが遅かった Grumpyとは Googleは1月4日(米国時間)、「Google Open Source Blog: Grumpy: Go running Python!」において、Goで開発されたPython実行環境「Grumpy」を発表した。GrumpyはGoで実装されたPython実行環境。Pythonのコードを一旦Goのコードに変換することで動作するコンパイラ方式を採用。並列処理性能が優れているほか、PythonコードからGoのパッケージをPythonモジュールのように呼び出して利用することもできるという特徴がある。 引用：Google、すごくスケールするPython実行環
Golang vs PHP7(追記あり) - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
Golangが一番パフォーマンスが良いかと予想していましたが、全く逆の結果になってしまいました。 Golangが遅い理由 遅い原因をいくつか考えて改善できないか試してみました。詳細は省きますが、以下の点については問題なさそうでした。 goroutineはリクエスト単位で起動している コネクションプールは有効になっている BeegoのORM特有の処理は主原因ではない(標準ライブラリのsql関数と大差なし) DB側のCPU使用率は100%になっているが、CPU使用率とメモリ使用量はPHP環境と同程度の負荷になっている ここまで確認して、プロファイラを使った方が良さそうに思えたので、いったんプロファイラで状況を確認するために、標準で提供されていて手軽に使えそうなpprofを使ってみました。topで確認すると次のような結果がでました。 (pprof) top 20 -cum 920ms of 15
Goでアロケーションに気をつけたコードを書く方法 : DSAS開発者の部屋
GoはPythonのようなLLと比べると実行速度は速いのですが、GCは特別速いわけではないので、相対的にGCがパフォーマンスに与える影響は大きくなります。 また、Java に比べると、一時オブジェクトなどのために頻繁にヒープアロケーションを行うとGCの停止時間が長くなりがちですが、一方でヒープアロケーションを避けたプログラミングがしやすい言語でもあります。 MySQL ドライバのような低レイヤーのライブラリを作る場合、アプリケーション側の性能要件を勝手に決めることができないので、現実的な範囲でアロケーションを減らす努力をするべきです。 ということで、前回の記事 で紹介したプレースホルダ置換を実装するにあたって経験した、アロケーションに気を使ったプログラミングについて、チューニングする手順やコード上のテクニックを紹介したいと思います。 1. まずは正しく動くものを作る go-sql-driv
Go言語で苦労したポイントの事例 - ワザノバ | wazanova.jp
http://da-data.blogspot.jp/2013/10/experience-with-epaxos-systems-research.html Go言語についての記事をまとめていて困るのが、特にHacker Newsでは熱狂的な賛成派と執拗な反対派が感情的に戦っていて、Go言語の何がいいのかはわかるが、まだ改善すべき余地のあることが実際どれほどの支障になるのかについては、議論からは判別しづらいことです。 カーネギーメロン大のDavid Andersonが、分散アルゴリズムEPaxosをGo言語でインプリしたときの経験について”Huge Positive” “It proved a huge win” としていながら、苦労したポイントを挙げています。このような具体的な事例がもった蓄積していくと参考になるのではないかと思います。 Go言語による開発で苦労したのは、Zookeep
Go言語でmmapシステムコールを使ったファイル読み込みの高速化検討とC言語のコンパイラの話 - ryochack.blog
2013.10.14 追記 @kazuho さんからご指摘いただきました！ mmapのほうがreadより速いという迷信について - kazuhoのメモ置き場 - 長いタイトル…。 こないだ書いたgorepっていう検索ツール、もうちょっと速くしたいなと思ってファイル読み込みの部分をmmap()で置き換える検討中。(ちょっぱやのagもmmap()を使っている) mmap()での高速化確認用にCとGoで簡単なコード書いて実験していたら、以下のことがわかった。 ファイル読み込みをmmap()に置き換えると高速化が望めそう Goのコンパイラの最適化はなかなか優秀で、CのGCCビルドよりも速くなることがありそう LLVM-Clangは半端じゃない 処理速度比較の準備 比較用に書いたのは、open()/read()と、open()/mmap()、そしてfopen()/fread()を行うCとGoのコード
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