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
あなたのPythonを100倍高速にする技術 / Codon入門
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ツールや処理系が開発されています。 この記事ではMITの研究者らが開発したPythonを高速化するツール「Codon」について紹介します。 この記事を3行でまとめると： 高性能で簡単に扱えるPythonコンパイラ「Codon」 Pythonとの互換性がありながら、CやC++に匹敵する高速化を実現 実際にPythonコードが100倍速くなることを検証 Codonとは Codonは高性能なPythonコンパイラです。実行時のオーバーヘッドなしにPythonコードをネイティブなマシンコードにコンパイルし、シングルスレッドで10-100倍以上の高速化が実現できます。Codonの開発はGithub上で行われており、2021
PyPy を本番に導入した
計画したのは半年以上前、検証は 2 ヶ月かかった。 結果的には CPU 使用率は半分になり性能は倍になった。もちろん、本番で、だ。 これから徐々に CPython 環境を PyPy 環境へと置き換えていく。PyPy の最大の魅力はその性能だろう。性能が大きく上がるため、既存環境にかかっているサーバ費用を削減することが出来る。 ただ、注意して欲しいのは PyPy はとてつもなくメモリーを消費する。 Python 環境でパフォーマンス向上を狙うには PyPy はとてもよい選択肢だと思う。とても安定しているし、互換性が本当に高い。 Python + Django という環境で、2 倍性能を上げることはそうそう出来ない。 ただ、PyPy が最後の砦ではあるので、これ以上のパフォーマンスを望む場合は言語を変更する必要がある。Golang なのか Elixir なのか。 PyPy を導入したことで、次
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