VMに手を加えずRubyを高速化するJITコンパイラ「YARV-MJIT」の話 - k0kubun's blog
先日のRubyKaigi 2017のLTではLLVMベースのCRuby向けJITコンパイラLLRBの話をしました。 5分はちょっとJITの話をするには短かかったですね。 LLRBをふまえた、Cのコード生成への軌道修正 さて、上記の資料にある通り、CRubyのJITにおいてはメインの高速化対象が既に存在するCのコードになるため、 開発の早い段階でパフォーマンスにインパクトを持てるとすればLLVM Passの順番を変えるくらいで、 LLVM IRを直接生成しても最適化上のメリットがほとんどないのでその部分はMJIT と同じくCのコードを生成するように変更したい、という話をした*1。 で、LLRBはC拡張として作るべくちょっと不思議な努力をいろいろやっており、 それらの設計はやってみた結果(コアに直接変更を加えるのに比べ)デメリットの方が大きいと思ったので、 LLRBの失敗を全て生かしつつ、今回
Gunosy広告配信を支えるGo ~キャッシュ編~ - Gunosy Tech Blog
広告技術部の今川です。 わたしは主にGoを使って広告配信APIの改修を担当しています。 今回はAPIの高速化のためにキャッシュを使った話をご紹介します。 データベースへのアクセス頻度を減らすための努力 広告技術部では、広告配信APIのCTRの予測で利用する特徴ベクトルをAmazon Auroraに保存しています。 しかし、単純にデータ取得時に毎回Auroraに問い合わせていては処理速度が遅くなってしまうので、以下の二種類の方法で高速化を図っています。 1. キャッシュする 予測ロジックで利用するデータの中でも、ユーザーに関するベクトルはユーザーIDをキーにユーザー数だけのデータが存在する反面、すべてのユーザーが同じ時間帯にアクセスするとは限らず、一度訪問したユーザーが続けて何回もアクセスする場合が多いという特徴があります。 このため、利用したいデータがキャッシュに無ければAuroraに問い
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AWS vs GCP 今から作る ならどっちがいいの!?
