Pythonコードを35000倍に高速化したい
はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々な処理系が開発されています。 この記事はPythonで書かれたコードを35000倍に高速化するにはどのような方法があるかについてまとめたものです。 この記事は： Pythonで書かれたアルゴリズムを35000倍に高速化する 事前コンパイル、並列化、SIMD演算を駆使する 最終的に44000倍まで高速化できた なぜ35000倍？ 2023年5月2日にModular社よりPythonの使いやすさとC言語の性能を兼ね備える新しいプログラミング言語、Mojoの開発について発表がありました。低レベルのハードウェア向けにコンパイル可能なこと、文法的にはPythonを踏襲しており、既存のPythonライブラリを利用可能であること
Google Perftoolsを導入する - FPGA開発日記
ISSのボトルネックになっている部分を調査すべく、Google Perftools を導入した。 gperftools - Fast, multi-threaded malloc() and nifty performance analysis tools - Google Project Hosting どうやら、gperftoolsを使うと、 メモリリークの検出 ヒープの使用量 CPUの使用量 ができるらしい。とりあえずは、CPUの使用量と、ヒープの使用量をチェックしてみようか。 CMakeLists.txt への埋め込み まずは、CMakeLists.txtから制御できるように変更しよう。USE_PERFマクロを定義して、gperftoolsを使うかどうかを制御する。 github.com +option (USE_PERF "Use Google Profiler" OFF) +
GitHub - gperftools/gperftools: Main gperftools repository
gperftools ---------- (originally Google Performance Tools) OVERVIEW --------- gperftools is a collection of a high-performance multi-threaded malloc() implementation, plus some pretty nifty performance analysis tools. gperftools is distributed under the terms of the BSD License. Join our mailing list at gperftools@googlegroups.com for updates: https://groups.google.com/forum/#!forum/gperftools gp
profiling with gperftools - 藻ログ
速いプログラムを書くためにはどこがボトルネックになっているのか，プロファイリングをすることが重要です． C/C++ コードのプロファイラには様々な選択肢*1があります，その中で gperftools (google performance tools) について紹介します https://patricklam.ca/p4p/2014/notes/pdf/L16-slides.pdf TL;DR gperftools では cpu と heap のプロファイルが取れる https://github.com/gperftools/gperftools python 拡張ライブラリのプロファイルは yep で取る Profiling with yep · GitHub その他プロファイラ https://patricklam.ca/p4p/2014/notes/pdf/L16-slides.pd
Basic Linear Algebra Subprograms - Wikipedia
Basic Linear Algebra Subprograms（BLAS）は数値線形代数の基礎的演算に必要な関数を定義するAPIである[3]。ベクトル・行列演算を含む38の関数からなるLevel 1 BLASが1979年に発表されたのち[4]、Level 2 および Level 3 まで拡張された。多数の実装が作成・整備され続けており、この分野におけるデファクトスタンダードとなっている。BLASの基礎演算を利用してLAPACKなどの上位パッケージが構築されており、科学技術計算・高性能計算で多用される。 BLASの関数を多用するソフトウェアにおいてBLAS実装（ライブラリ）の質は速度に直結する。高度な最適化は実装が動くハードウェアに依存するため、多くのハードウェアベンダーが自社デバイスに特化したライブラリを提供している（インテル：Intel oneAPI Math Kernel Libra
インライン関数 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "インライン関数" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2017年10月) インライン関数（英: inline function）とは、プログラミング言語の言語機能および構文の一種で、コンパイラに対して特定の関数をインライン展開するよう指示するものである。つまり、コンパイラに対して、その関数を呼び出している全ての箇所に関数の実体を挿入するよう指示する。 インライン展開は、関数呼び出しにかかるオーバーヘッドを無くす目的で行われる。一般に関数の処理内容自体が非常に小さくオーバーヘッドの割合が無視できない場合に使われる。非常に小さい
Websocket Shootout: Clojure, C++, Elixir, Go, NodeJS, and Ruby
Websocket Shootout: Clojure, C++, Elixir, Go, NodeJS, and Ruby by Jack Christensen on September 1, 2016 When a web application has a requirement for real time bidirectional communication, websockets are the natural choice. But what tools should be used to build a websocket server? Performance is important, but so is the development process. A performance benchmark alone is not enough. We also need
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