富岳のディープラーニング処理を支えるJITコンパイラ「Xbyak_aarch64」誕生秘話 | gihyo.jp
TOP500、HPCG、HPL-AI、Graph500での世界1位獲得、新型コロナウイルス対策を目的とした試行利用など、話題に事欠かないスーパーコンピュータ「富岳」。そのディープラーニング処理を高速化するには、あるOSSの存在が必要不可欠でした。それが、サイボウズ・ラボ（株）の光成滋生氏が開発したx86/x64向けC++ JITアセンブラ「Xbyak」の設計思想をベースに、光成氏の助言のもと（株）富士通研究所が開発したArm向けのC++ JITアセンブラ「Xbyak_aarch64」です。Xbyak_aarch64は、富岳上でのディープラーニング処理を実現するキー技術のひとつです。 本記事では、Xbyakの開発者である光成氏を中心に、（株）富士通研究所の上席研究員であり、Linuxカーネルへのコアコミッターでもある小崎資広氏を聞き手役として、同研究所シニアリサーチャーの川上健
PyPy.js: Now faster than CPython
OK OK, I couldn't resist that title but it probably goes a bit far. Let me try for a little more nuance: PyPy.js: Now faster than CPython, on a single carefully-tuned benchmark, after JIT warmup. It has been the better part of a year since I first started hacking on PyPy.js, an experiment in bringing a fast and compliant python interpreter to the web. I've been pretty quiet during that time but ha
JIT の話あれこれ
Egtra (ysk-noh) @egtra @phoenixstarhiro Javaなんかは状況次第でC++より速いのではないでしょうか？実行時にしか分からない情報を使ってJITで最適化したり、GCありでメモリ確保も速くできたりするし（それともJavaは最近聞く言語に入らないって？） ぷりん大王・鰹節大臣(兼任) @phoenixstarhiro . @egtra うわ、すみません。通知がなく気づきませんでした・・・。不勉強で恐縮ですが、現在のJITでネイティブコードより速くなるケースって結構あるものなんでしょうか？ GCはメモリの回収に時間がかかるので、平均的にはマイナスだと思うのですが、いかがでしょうか？ Shuhei Takahashi @nya3jp JIT は実行時情報を使って最適化できるから静的コード生成より速いコードを吐けることがあるよ、という話はよく聞くしもっともだと思
Stratis D. Viglas - Home
I am a Professor in the School of Informatics at the University of Edinburgh, where I am the Chair of Data Management on New Hardware. I am a member of the Institute for Computing Systems Architecture, the Database Group, and an associate member of the Laboratory for Foundations of Computer Science. Current research interests Just-in-time SQL compilation One of the traditional ways of evaluating S
Context Threading JIT
iv ECMA262 5.1th parser / lexer / Register VM / JIT compiler written in C++ test262にbug reportとか https://bugs.ecmascript.org/show_bug.cgi?id=215 https://bugs.ecmascript.org/show_bug.cgi?id=218 https://bugs.ecmascript.org/show_bug.cgi?id=270 https://bugs.ecmascript.org/show_bug.cgi?id=271 https://bugs.ecmascript.org/show_bug.cgi?id=287 https://bugs.ecmascript.org/show_bug.cgi?id=294 ECMA262のbug rep
JIT Interface (Debugging with GDB)
30 JIT Compilation Interface This chapter documents GDB’s just-in-time (JIT) compilation interface. A JIT compiler is a program or library that generates native executable code at runtime and executes it, usually in order to achieve good performance while maintaining platform independence. Programs that use JIT compilation are normally difficult to debug because portions of their code are generate
Welcome to V8 Crankshaft Internals’s documentation! — V8 Crankshaft Overview 1.3 documentation
V8 Crankshaft Overview 1.3 documentation Welcome to V8 Crankshaft Internals’s documentation!
サンクと継続の勉強会 - 七誌の開発Wiki
七誌の開発Wiki プログラミングについてのWiki。 トップページページ一覧メンバー編集 サンクと継続の勉強会 最終更新： n7shi 2011年12月01日(木) 23:49:28履歴 Tweet http://atnd.org/events/19963 勉強会で配布する資料の叩き台です。 ※ 完成版はこちら ⇒ http://d.hatena.ne.jp/n7shi/20111130 thunkとは アセンブラとスタック プロローグとエピローグ スタック 引数 インラインアセンブラ JIT NX Xbyak 呼び出し規約 cdecl stdcall fastcall thiscall 問題 関数型 関数ポインタ メンバ関数ポインタ 関数オブジェクト サンク JITによるラッパー 引数がある場合 部分適用 クロージャ Win32API 回答例 委譲 Command Paint マウスイ
Introducing SquirrelFish Extreme.ja – WebKit – Trac
This page contains a Japanese translation of the post on Surfin' Safari blog "Introducing SquirrelFish Extreme". この文書について "Introducing SquirrelFish Extreme" の日本語訳です http://webkit.org/blog/214/introducing-squirrelfish-extreme/ 推敲歓迎: 誤訳, タイポ, 訳語の不統一, そのほか... SquirrelFish Extreme を紹介します ちょうど三ヶ月前、私達は SquirrelFish を発表しました。 これは私達の JavaScript エンジンを大改造するもので、 高性能なバイトコードインタプリタを導入しました。 今日は次世代の JavaScript エン
JITの出力するx64アセンブリを深追いしてみた - 川口耕介のブログ
こないだ行ってきたThe Server Side Java Symposium 2008で、JITの出力するアセンブリコードを見る方法がわかったので、早速試してみました。 まず最初に注意事項。 僕はJVMのパフォーマンスの専門家じゃありません この手の結果を利用してJavaコードをばりばりチューニングするのは賢明ではありません。やめましょう。 要するに、VMは日々進化しているので、この結果が将来のJVMでも有効だとは限りません、ということです。でも、現在でもVMはこの程度の事は既にやっているんだ、という役には立つでしょう。 さて、この機能を利用するには、デバッグ版のJDKが必要です。このテスト走行ではJDK6 u10 b14を使いました。ここからダウンロードできます。 $ java -fullversion java full version "1.6.0_10-beta-fastdebu
Unladen Swallow 回顧録 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに QINSB is not a Software Blog: Unladen Swallow Retrospective Unladen Swallowのコミッター、Reid KlecknerによるUnladen Swallowプロジェクト振り返りです。Unladen Swallow自体はPythonの高速化を目指した一大プロジェクトとして一時期かなりPython界を賑わせたわけですが、2009年後半以降はなりを潜めてしまいました。 unladen-swallow - A faster implementation of Python - Google Project Hosting 色々と裏事情があったようですが、メインコミッターのReidがその事情を語ってくれています。 Unladen Swallow 回顧録 これはPyCon参加中に書きましたが、更新は続けました。とにかく、は
Firefox Developers Conference の LT に混ぜてもらいました - Backnumbers: Steps to Phantasien
2008-11-17 近況 Firefox Developers Conference の LT に混ぜてもらいました. (資料はこれ.) まわりが「何か作ったぜ」という話をしているなか, 私は例のごとく他人のふんどしで相撲を.... なにか作る話はいいよなあ. 買い物の串刺し検索をする ShoppingFinder や YouTube をニコニコ動画化する Ghostlogue は, サービスもセットになっていて面白かった. ブラウザもシェアが増えるとアドオン市場というものが生まれうるのだなー. あとは配られたビラで Movie Download Helper を知った. よくわからない単体ツールを探しまわった苦労は一体なんだったのかと... 私の話は "TraceMonkey にも V8 の hidden classs みたいな仕組みがあってプロパティアクセスが速くなるよ" という話.
Psyco - Home Page
Psyco is a Python extension module which can greatly speed up the execution of any Python code. 12 March 2012 Psyco is unmaintained and dead. Please look at PyPy for the state-of-the-art in JIT compilers for Python. 16 July 2010 Python 2.7 is unsupported so far. Anyone interested in porting Psyco to it is welcome. I started the work in a branch but it needs finishing. 4 March 2010 On Mac OS/X "Sno
PyPyがCより速いケース - karasuyamatenguの日記
パイパイ(この名前ちょっとヤバいね)は場合によってはCより速いコードを生成することがあるという例。決してPyPyが一般的にCより速いと主張しているわけでないない。 http://morepypy.blogspot.com/2011/02/pypy-faster-than-c-on-carefully-crafted.html どうしてこういうことになるかというと、Cはモジュール(.o)の壁を越えて関数をインラインすることができないからだ。JITはそんなものおかまいなしにインラインすることができる。動的最適化の利点だ。 Python x.py def add(a, b): return a + by.py: from x import add def main(): i = 0 a = 0.0 while i < 1000000000: a += 1.0 add(a, a) i += 1 m
devsummit2009js
1. ブラウザ JavaScr ip t 高速化 JIT バトル最終決戦 12-B-5 森田創 Co m m u n it y En g in e, In c o m o @d o d g so n .o r g 3. 自己紹介 森田創 勤め先 : Co mm unity Eng ine ( 株 ) ● オンラインゲームなどの開発や開発支援 オンラインゲームのミドルウェア販売 仕事 :↑ らのためにコードを書くこと ● 主に C+ + ( たまに r ub y, p ytho n, Ac t io nS c r ip t...) ● ウェブとかよくわかんない ● アマチュア J a va S c r ip t VM 評論家 ● ↑ これでよばれた。 3
Pythonコードの高速化ソリューションと言えばPyPyだよね〜 | TRIVIAL TECHNOLOGIES on CLOUD
PyPyはRPythonという文法的にちょっとした制約があるPythonを使う必要がある(大抵のコードはそのまま動くらしいけど)。そういう制限があったとしても，ほぼPurePythonなコードをPyPyで動かすだけでここまで高速化できるというのは驚きだ。 今年の夏に行ったEuroPython 2010でPyPyのセッションで，ちょうどJITの作者Antonio Cuniさんが話してた。トークが終わった後「PyPyのJITはなんで速いの？」との質問に答えてAntonioさん曰く「オブジェクトが持っているデータをメモリ上の固定位置に配置してるのが効いているみたい」と言っていた。この質問をしたのは実はセッションを聞きに来てたGuidoで，彼自身もPyPyにとっても興味があるみたい。 動的型付け言語の高速化手法はいろいろあるけど，PyPyのアプローチは副作用も少ないし，straightforwar
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Ustream.tv: ユーザー cybozulabs: x86opti_4_3 Context Threading JIT, @Constellation. 技術
世界最速の正規表現JITエンジンの実装
HipHop talk
580468 - JM: Tune Trace JIT Heuristics