Ruby が YJIT でなんで速くなるのか？ Lazy Basic Block Versioning をサクッと理解してみた - estie inside blog
estie でソフトウェアエンジニアをしている徳永(@yTo_9)です。 estie では Ruby を書いたりTypeScriptを書いたりしています！ estie 夏のブログ祭りにかこつけて、せっかくなら普段は追わない部分だけど、気になっていたYJITなるものを深掘りしてみようと思い、「YJITがなぜRailsアプリケーションの高速化を実現できたのか」を調べてみたので紹介したいと思います。 「どうせ難しいんでしょ？」と思いながら調べてみたのですが、講演や論文の説明がわかりやすく、意外に概要を把握することは難しくありませんでした。 YJIT の核となっているのは Lazy Basic Block Versioning (LBBV) という手法で、これはRubyだけに限らず動的言語全般に適用可能な強力なアプローチであることがわかりました。 「あるタイプの条件分岐は、ほとんどの場合で片側しか
JITコンパイラライブラリNumbaを使ってPythonコードを劇的に高速化する方法 - MyEnigma
Data Science in Python, Volume 2: Data I/O, Jupyter Notebook, GUI, Deployment, Numeric Programming, High Performance Python (English Edition)posted with カエレバAlexander Stepanov 2016-04-25 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに Python JITコンパイラライブラリ Numba Numbaのインストール Numbaの速度比較 引数の指定 GPUの利用 最後に 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに Pythonは言語的にも、 エコシステム的にも大好きなのですが、 いかんせん、複雑で大規模なシステムを作ると、 速度が遅いのが気になる時があります
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.
Enhancing performance — pandas 2.2.2 documentation
Enhancing performance# In this part of the tutorial, we will investigate how to speed up certain functions operating on pandas DataFrame using Cython, Numba and pandas.eval(). Generally, using Cython and Numba can offer a larger speedup than using pandas.eval() but will require a lot more code. Note In addition to following the steps in this tutorial, users interested in enhancing performance are
LuaJIT
Overview LuaJIT has been successfully used as a scripting middleware in games, appliances, network and graphics apps, numerical simulations, trading platforms and many other specialty applications. LuaJIT is part of a hundred million web sites, huge SaaS installations, network switches, set-top boxes and other embedded devices. You've probably already used LuaJIT without knowing about it. LuaJIT s
トレーシング実行時コンパイル - Wikipedia
トレーシング実行時コンパイル（トレーシングじっこうじコンパイル、トレーシングJIT、英: Tracing just-in-time compilation）は、プログラムの実行を最適化するために、実行時（runtime）に仮想マシンが用いる技術の一つ。頻繁に実行される演算の並びを記録し、それをネイティブコードにコンパイルしてから実行する。通常の実行時コンパイラ（just-in-time compiler、JIT）はメソッド毎にこれを行っており、この点が異なる。 概要[編集] JITコンパイルは実行時にプログラムの一部を機械語にコンパイルすることでプログラムを高速に実行させる技術である。コンパイル対象の範囲によってJITコンパイラを分類すると、メソッド単位を基本とするJITコンパイラは一度に一つのメソッドを機械語に変換するが、トレーシングJITは頻繁に実行されるループをコンパイル対象の単位と
ジャストインタイムコンパイル方式 - Wikipedia
実行時コンパイラ（じっこうじコンパイラ、just-in-time compiler、JITコンパイラ）とは、ソフトウェアの実行時にソースコードをコンパイルするコンパイラのこと。通常のコンパイラはコンパイルを実行前に事前に行い、これをJITと対比して事前コンパイラ (ahead-of-timeコンパイラ、AOTコンパイラ)と呼ぶ。 ソフトウェアを構成するモジュール、クラス、関数などのある単位のコードがまさに実行されるその時に、コンパイルすることから「Just In Time」と名付けられた。動的コンパイルという用語は、実行時に機械語を生成するというより広い意味であり、JITコンパイルは動的コンパイルの一種である。 JIT方式の主な利点は、オペレーティングシステムやCPUに依存しないソースコードや中間コードでソフトウェアを配布できる事である。これはその都度コードを解釈しながら実行する解釈実行方
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
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
JIT ロードマップ / Ruby 3 さみっと
GitHub - numba/numba: NumPy aware dynamic Python compiler using LLVM
LLVM-Based JIT Compiler for CRuby
GitHub - imasahiro/rujit: RuJIT: a trace based just in time compile for CRuby