GitHub - IntelPython/sdc: Numba extension for compiling Pandas data frames, Intel® Scalable Dataframe CompilerYou 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
Python を速くする取り組み - methaneのブログ
速い Python 実装といえば PyPy が有名ですが、 Python 3 へのキャッチアップが遅い、 CPython が持っている Python/C API のサポートがまだ弱く遅い、などの欠点があります。 また、 Google の1年プロジェクトだった Unladen Swallow もありました。これは CPython をフォークして LLVM で JIT を実装するものでした。この fork 実装は終わりましたが、この時期まだ不安定だったLLVMへの貢献は大きく、（ちゃんとおってないので憶測ですが）現代LLVMを利用したJITを実装しているプロジェクトは全部間接的に Unladen Swallow の成果の上に成り立っていると言えるかもしれません。 終了した JIT プロジェクトといえば、 psyco もありました。これはベタに CPython の JIT を実装していましたが、
GitHub - eliben/pykaleidoscope: Implementation of the LLVM tutorial in Python using llvmlite
LLVM comes with a great tutorial that builds a compiler for a simple language called Kaleidoscope. The compiler parses Kaleidoscope into an AST, from which LLVM code is then generated using the LLVM IR building APIs. Once we have LLVM IR, it can be JITed to generate machine code and run it. In other words, convert your language into LLVM IR and leave the rest to LLVM itself (including world-class
PythonでLLVM IRを出力してみた - Qiita
Pythonにはllvmliteというパッケージがあり、これが非常に便利だった！ なんてったってLLVM IRが楽に出力できる！LLVMの最初の一歩にはすごくいいと思う。 そんなわけで「llvmliteのインストール」〜「ちょっと動かしてみる」までやってみる！ 環境 Windows7にVirtualBoxでUbuntuを仮想化してインストールした。 基本的にUbuntu派生のディストリなら動くと思う。実際、自分はLinuxMint 17.3(Cinnamon 64bit)でも同様の手順でインストールしたが、ちゃんと動いている。 ホスト Windows7 64bit 仮想化ソフトウェア VirtualBox ゲストOS Ubuntu 14.04.3 64bit プロセッサ数 1 メモリ 2GB※ ※2GBほどないと、LLVMのmakeがメモリ不足でこけます。 とりあえずapt-getで必要な
Numba — Numba
Numba makes Python code fast Numba is an open source JIT compiler that translates a subset of Python and NumPy code into fast machine code. Learn More Try Numba » Accelerate Python Functions Numba translates Python functions to optimized machine code at runtime using the industry-standard LLVM compiler library. Numba-compiled numerical algorithms in Python can approach the speeds of C or FORTRAN.
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GitHub - google/clif: Binding generator to wrap C++ for Python using LLVM.
GitHub - revng/llvmcpy: Python bindings for LLVM auto-generated from the LLVM-C API
gdb python scriptingの機能を使ってllvmをデバッグする - LLVMとコンパイラとVM