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Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 Pythonは人気な言語だが、実行速度が遅いため、速さを求められる環境になると違う言語が採用される。この研究では、Pythonのような高水準言語のシンプル性とCやC++のような低水準言語の高速性を兼ね備えることができるPythonベースのコンパイラ「Codon」を提案する。 Codonは、Pythonのコードをネイティブなマシンコードにコンパイルするコンパイラであり、シングルスレッドにおいて通常のPythonよりも10倍から100倍速く実行され、CやC++に匹敵する速度を実現できるという。またCodonではマルチスレッドも可能なため、より大きな性能向上
こんにちは。 id:Pocke です。マネーフォワードでは Rails を用いた Web アプリケーションの開発と、RBS という Ruby の静的型システムの開発を行っています。 最近 RBS の開発をする中で、「不要な処理を削除すると実行速度が遅くなる」という不思議な現象に遭遇しました。この記事ではその現象を解説しようと思います。 なおこの記事は Ruby の知識を前提としないように執筆されており、Ruby の知識が必要となるところには注釈を加えて補足しています。 普段 Ruby を書かない方にも読んでいただければ幸いです。 問題を引き起こした変更 今回の問題は、RBS のメモリ使用量の削減を行っている中で遭遇しました。まずはどんな変更を行おうとしていたかを解説します。 変更の動機 最近私は RBS のメモリ使用量の削減に取り組んでいます。1 その取り組みの中で、RBS のパーサーが作
Python を Go に書き換えるとどれくらい速くなる？ 7つの言語で Dijkstra の実行速度を比較 - Qiita
Python を Go に書き換えるとどれくらい速くなる？ 7つの言語で Dijkstra の実行速度を比較KotlinRustベンチマークJuliaDijkstra これは何 最短経路探索のアルゴリズムを使っていくつかの言語の性能がどれくらい違うかを調べてみました。 Python は手軽に実装できるけど遅い、Go は 早いけど C++ よりは遅い? 本当? のような疑問を一定解消したかったというのが動機です。 前提条件など 対象とする言語 本命 Go, Rust, C++ 興味本位 Julia Python より段違いに早ければもう少し掘ってみたい 興味本位 Kotlin 意外とトップ集団に肉薄するのではないか 参考 Python JavaScript 性能差のイメージとしては Rust == C++ > Go >> Kotlin >>> JavaScript > Python == J
初めに 本記事は実務上で速度的優位性を得るために内包表記を使うことが合理的かどうか検証したものです。 文中のコードは読者層を広くするために型ヒントを省いています。 更新履歴 詳細 追記 (2023/05/24) 計測環境はPython3.12.0a6です。 修正 (2023/05/24) 記事中のバイトコードがPython3.7.16のものだったのでPython3.12.0a6のものに差し替えました。 修正 (2023/05/27) 「list(generator) 使えよ」とのご指摘があったので 単純な例の内包表記を[i for i in range(ELEMENTS)]からlist(range(ELEMENTS))に修正しました。 ご指摘ありがとうございます。 追記 (2023/05/28) Twitterでの反応に対しての追記を行いました。
CTOの藤村です。つい最近まで STORES ブランドアプリ のチームでRailsを書いていました。 STORES ブランドアプリ のRailsリポジトリではdatabase_cleanerを（strategy = truncationで）使ってテスト中のデータベースをリセットしており、このことがテストコードの品質、速度などで重荷となっていました。 これを、テスト実行時にテストコード自体を書き換えて改善する仕組みを作り、先日無事Transactional Testへの移行が完了しました。ということで気分がとてもよいので、どうやったか共有させてください。 課題 STORES ブランドアプリのRailsのテストコードは速度に課題がありました。 テストデータを片付ける仕組みとして、 Railsエンジニアにはお馴染みのdatabase_cleanerというGemを使っていました。database_
グラボを買い替えずとも画像生成AIの実行速度を高速化できる「Stable Diffusion WebUI Forge」を実際にインストールして生成速度を比較してみた
画像生成AI「Stable Diffusion」には、有志が作成したユーザーインターフェースが複数用意されています。「Stable Diffusion WebUI Forge」はControlNetの開発者であるLvmin Zhang氏が開発したユーザーインターフェースで、広く使われている「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」と比べて画像を高速に生成できるとのこと。そこで、Stable Diffusion WebUI Forgeを実際にインストールする手順やStable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)との生成速度の差を確かめてみました。 GitHub - lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge https://github.com/lllyasviel/stable-dif
こんにちは！バックエンドエンジニアのハラノです。 くらしのマーケットのシステムの中には、Node.js（NestJS）を使用したマイクロサービスが存在しており、今回 Node.js のバージョンアップを行いました。 バージョンアップの方針及び、実際にアップデートを行う際に出てきた問題とその対策をご紹介します。 バージョンアップの方針 バージョンアップの結果 各種対応において、発生した問題と対応 TypeScript のバージョンアップ NestJS のバージョンアップ @nestjs/common から HttpService, HttpModule が削除された Inject にInject(TestRepository.name)のように、クラス名を渡している部分について、依存関係の解決が行えなくなっていた RxJS のtoPromiseが Deprecated になった TypeOR
【処理速度53倍】コンテナ脆弱性スキャンツールTrivyの初回実行速度が高速化されました！ | DevelopersIO
「これは、まじで圧倒的…」 OSSの脆弱性スキャンツールとして界隈では有名な「Trivy」。以前からもお世話になっていたのですが、初回起動処理が長いためキャッシュが効かないCI/CDツールとは相性が悪いという弱点がありました。 それが、バージョン0.2.0からその弱点の初回起動処理の遅さが一気に解消され、既存のCI/CDツールへの取り込みが現実的になりました。 インストールも簡単で、かつワンライナーで実行できる手軽なツールなので、コンテナを運用している人はこれを機に一度試してみることをおすすめします。 初回起動爆速化きたか…!! ( ﾟдﾟ) ｶﾞﾀｯ / ヾ ＿_L| /￣￣￣/＿ ＼/ / Trivyとは GitHubはこちら。 aquasecurity/trivy: A Simple and Comprehensive Vulnerability Scanner for Co
Steepのメモリ使用量を改善するつもりが、実行速度の改善をしていた - Money Forward Developers Blog
こんにちは。id:Pocke です。 私は最近、Steep のメモリ使用量の改善に取り組んでいます。その過程で(意図せず) Steep の実行速度の改善に成功しました。 その中で行った、メモリ使用量の調査や、結果として実行速度が改善されたことは自分にとって中々楽しい体験でした。この記事では実行速度の改善に至るまでの経緯を紹介します。 記事中のソフトウェアは、執筆時点で最新のものを使用しています。具体的なバージョンは以下の通りです。 Ruby: 3.3.4 MemoryProfiler: 1.0.2 Steep: 1.8.0.dev.1 TL;DR メモリ使用量の調査のために、memory_profiler gem を使った それだけだと不十分なので、Ruby にパッチを当てた上で計測をした 結果としてsteep checkの解析対象ファイル数が多い場合に速度が遅くなることが分かり、改善した
スタンドアロンなWebAssemblyランタイム「Wasmer 2.0」正式リリース、Win/Mac/Linux対応。SIMDに対応、実行速度が約50％改善、参照型対応など
スタンドアロンなWebAssemblyランタイム「Wasmer 2.0」正式リリース、Win/Mac/Linux対応。SIMDに対応、実行速度が約50％改善、参照型対応など 米Wasmer社はオープンソースのWebAssemblyランタイム「Wasmer 2.0」の正式リリースを発表しました。 Wasmer 2.0, Its a big deal!https://t.co/RHIdeOiRBJ — Wasmer (@wasmerio) June 16, 2021 WebAssemblyはもともとWebブラウザ上で高速に実行できるバイナリフォーマットとして開発されましたが、現在ではWebブラウザだけでなくOSやコンテナ、ブロックチェーンなどさまざまな環境で実行可能になっており、多様なランタイムが開発されています。 参考：KubernetesのノードとしてWebAssemblyランタイムを用い
お知らせ この記事へのフィードバックを受けて、以下に更新版「プログラミング言語の実行速度比較（2023/5）」を公開しています。コメントをお寄せくださった皆様ありがとうございます。 プログラミング言語の実行速度比較（2023/5） はじめに 2019年に「言語間の速度比較」という記事を投稿した。 それから4年近く経過したので、それぞれの言語の最新版で再度検証する。また、サポートが終了したPython2の代わりに近年人気が高いRustを追加する。さらにC言語で算出した素数の格納をrealloc()で確保した領域にする評価も追加した。評価には、シングルスレッドで順次既知の素数で割ることで1億までの素数を求めるプログラムを使用（ソースはここ） 言語 時間 (sec) 最大使用物理メモリ(MiB) 算出素数格納コンテナ 補足情報 感想 C 12.6 25.1 固定長配列 gcc 12.2.0 最適
FlutterのCI/CD環境のAWS EC2(Mac)環境に構築してパイプライン実行速度を改善する - Qiita
背景 現在Flutterを用いたモバイルアプリの開発を行なっているが、その中でGitlabによるCI/CDを構築している。 こちらを運用していくにあたって1点問題が発生した。 それは、メンバーの増加によって相対的にCI/CDのビルド端末が不足し、pipelineの滞留が発生したことだ。 pipeline待ちがDeveloperのストレスになったり、作業効率の低下を招いたりすることは既に広く知られてはいるため本件を早急に解決する必要がある。 基本的には、CI/CDのRunnerとなるMacを購入して、処理台数を増やすことで、本件を解決することができる。 しかし、この問題の解決には以下のような課題がある。 Mac端末の購入にはリードタイムが必要であり、解決まで時間がかかる。 新規で購入した端末では新たに環境構築が必要であり、人的リソースがかかる。 メンバーの増加は一時的なものであり、減少した際
MySQLのクエリ実行速度をミリ秒単位で計測する
MySQLのクエリ実行速度をミリ秒単位で計測する方法を記載します。 ターミナルでMySQLサーバに入って、SQLを実行すると以下のように秒単位での速度は計測できますが、もう少し詳細に計測したい(ミリ秒単位で計測したい)、という場合の対処法です。
Microsoftは2023年11月14日（米国時間）、C# 12のリリースを発表した。C# 12では、構文が簡素化され、実行速度が向上した。本記事ではC# 12の概要を解説する。 コードの簡素化 C# 12ではコード簡素化のために、コレクション式、プライマリーコンストラクタ、任意の型のエイリアス、ラムダ式のデフォルトパラメータが導入された。 コレクション式 従来コレクションを作成するには、以下のように型ごとに異なる構文が必要だった。
マサチューセッツ工科大学の研究チームは、プロセッサ上でのアプリケーションコードの実行速度を予測する機械学習（ML）ツールを開発した。Intelのツールよりも誤差が少なく、Googleの「Tensor Processing Unit」のような新しいプロセッサにも適用できる。 マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームは、プロセッサがさまざまなアプリケーションのコードを実行する速度を予測する機械学習（ML）ツールを開発した。Intelが自社開発したツールよりも約2倍高精度だと主張する。 従来の手法は正確性に問題あり なぜこのようなツールが必要なのだろうか。コードをできるだけ高速に動作させるため、パフォーマンスエンジニアやコンパイラ開発者は通常、特定のプロセッサアーキテクチャをシミュレートしてコードを実行する「パフォーマンスモデル」を使用する。 するとプロセッサがアセンブリ言語による特定の命
流体計算の実行速度比較: Fortran, C++, Rust, Python, Julia - Qiita
要点 下の gif 画像の圧縮性流体計算をするコードを Fortran, C++, Rust, Python, Julia で組み、実行速度を比較した。 計算で必要になる巨大配列を、それぞれメモリの静的領域、スタック、ヒープに格納するような 3 バージョンのコードを組んだ。 ヒープを使わないならば、Fortran, C++, Rust 間の速度差はそこまで無いことが分かった。 ヒープに配列を割り付けるような外部ライブラリを用いるならば、実行速度はもっと速くならないのか、一考の余地があると思った。 ↓ グリッド数 $400\times 400$ の場合の計算結果 オーバーヘッドが発生する余地もそれほどない単純なコードなので、言語比較の観点では面白くないかもしれないが、これから同様のコードを作ろうとしている方の判断材料になればと思い、公開した。 本記事は、再現性のある公平なベンチマークではなく
【Nuxt 3移行】ユニットテストをNuxt 2から移行し、実行速度が4倍速くなった話 - メドピア開発者ブログ
こんにちは。フロントエンドエンジニアの相澤 ( @ttt3pu ) です。 みなさま、Nuxt 2 から Nuxt 3 へのアップグレードは順調でしょうか。 メドピアでは、2023年末のVue 2のEOLへ向けて、 各プロダクトで積極的にNuxt 3へのアップグレードを進めています。 現在私の担当しているプロダクトでは、マイグレーション作業自体はほぼ完了しており、 残すはQAテストなどを行うのみと言う段階で、本番リリースまであと一歩というところまで進んでおります！ 🎉 マイグレーションの事例も徐々に増え始めてきて、Nuxt 3のリリース当初よりも段々と移行はしやすくなってきましたが、 個人的に結構大変だったのがユニットテストのマイグレーション作業でした。 当記事では、マイグレーションに当たっての Tips と、ついでに Vitest を導入したことにより、 実行速度が 約 10分 ->
はじめに 先月、プログラミング言語の実行速度比較（2023/4）という記事を投稿した。 思ったより多くの方に見ていただき、有用なコメントやPull Requestをいただいたので、それらを踏まえ以下の更新を行い結果を再投稿する。 明示的な型をもつ言語では、それぞれ32bit、64bit長型の変数を使った場合についてそれぞれ測定 C言語については前回の結果で固定長配列とrealloc()を使った場合で大きな違いがなかったのでrealloc()版のみエントリ C/C++では、実用上ほぼ使用されない最適化なしをドロップ Go版では、@kaoriyaさんから、数値の型(int)をint32に変えると性能が向上する旨のコメントを頂いた。Go版もint32とint64で測定した Scala版では、@windymeltさんから、GraalVMを使った場合の性能向上について情報を頂いた。JVM上で動作する
2021年10月5日にリリースされたばかりのWindows 11だが、インターネット上では、さまざまな問題が発生していることが既に報告されている。Microsoftはサポートページを開設して確認されている既知の問題に関する情報提供を行っているが、Microsoftが公開している問題以外として、ファイルエクスプローラーが大量のメモリを使用するという問題、ゲームのパフォーマンスが低下したという問題も報告されている。 Betanewsは10月8日、「Speed up Windows 11 by disabling Virtualization-Based Security (VBS)」において、パフォーマンスにまつわる問題の原因の一部は2つのセキュリティ機能ではないかと指摘している。原因として挙げられているのは、仮想化ベースのセキュリティ（VBS）機能とハイパーバイザーで保護されたコード整合性（
こんにちは，株式会社 AbemaTV Web browser チームの山﨑です． 私たちのプロダクトでは JavaScript や TypeScript などの静的解析ツールである ESlint を CI で活用しています．しかし，ESlint の実行が不安定になっており開発速度や開発者体験が低下している問題が発生していました．具体的には， eslint を実行している CircleCI のインスタンスクラスを large にしても，job の失敗率が 50% を超えてしまっているような状態でした． この問題を解決すべく，eslint のルール毎の実行時間を計測する TIMIMG オプションを活用することでボトルネックとなっていたルールの特定・精査を行いました． 今回の記事では，不安定だった CI 上での ESlint 実行を TIMIMG オプションを活用し安定化させるに至った話をします
Integration Testing を改善！Testing Trophy を整形してCI実行速度を5倍に - READYFOR Tech Blog
この記事は「READYFOR Advent Calendar 2021」4日目の記事です。 Calendar for READYFOR Advent Calendar 2021 | Advent Calendar 2021 - Qiita フロントエンドエンジニアの吉井（@Takepepe）です。業務委託で READYFOR さんのお手伝いさせていただくようになってから、早いもので1年半が過ぎました。この期間中、3つの Next.js Application 立ち上げ・リリースに携わらせていただきました。 Cypress x BDD 現在携わらせていただいているのが「フロントエンド基盤SQD」という、READYFORプロダクト全般のフロントエンド課題をシューティングするスクワッドです。このスクワッドでの活動において、私が9月〜11月に取り組んだ課題が「テスト方針の見直し」です。 3つの N
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます IBMは米国時間2月3日、量子コンピューターの開発に向けた取り組み状況を発表する中で、量子コンピューティング向けソフトウェア基盤の強化により、同社の量子コンピューターの性能は2021年末までに100倍に達するとの見込みを述べた。 今回発表された同社のロードマップでは、人工知能（AI）関連や複雑な金融／経済関連の計算処理といった課題に取り組める量子コンピューティングアプリケーションを向こう2年でリリースするという目標が掲げられている。また同社は、低水準（ハードウェア寄り）のプログラミングへのアクセスを可能にすることで、こうしたアプリケーション向けのより優れた基盤の構築につなげるとしている。 同社は声明で、ソフトウェアの大半はオープンソース
概要 PytorchでInfenrece速度を上げるためのテクニック。NVIDIAのGPUを使う仮定です。思いつき次第、随時追加していきます。抜けているのがあればコメントして頂けると助かります。 メモリー系 GPUのSynchronizationを避ける print(cuda_tensor) cuda_tensor.item() memory copies: tensor.cuda(), cuda_tensor.cpu() and equivalent tensor.to(device) calls cuda_tensor.nonzero() python control flow which depends on results of operations performed on cuda tensors e.g. if (cuda_tensor != 0).all() 非同期のデータ
皆さんこんにちは、エンジニアの久保と金田一です。 今回は、食べチョクの自動テスト改善チームが取り組んでいるテスト実行速度の改善についてお話しいたします。 自動テスト改善チームとは何か？について知りたい方は、以下のエントリーをご覧ください。 食べチョクの自動テスト改善活動 〜これまでとこれから〜 食べチョクにおける自動テストの現状 食べチョクでは、GitHub Actions のワークフローを使って、push をトリガーに自動テストを実行しています。食べチョクのリポジトリには System Spec までを含んでいて、E2E は別リポジトリとなっています。 メンバーが増えて体制が整ってきたこともあり、この 1 年くらいに実装した機能についてはテストがしっかり書かれていることが多いです。一方で、それ以上前に作られた機能については、まだまだカバレッジが低い箇所もあり、みんなで手分けして少しずつテ
Larastan の baseline ファイルを PHP 形式に変えてみた (NEON 形式との実行速度の比較付き) - M&Aクラウド開発者ブログ
こんにちは。エンジニアの濱田 (@hamakou108) です。 先日、とあるプロジェクトに Larastan を導入しました。 tech.macloud.jp この記事の中で、 baseline ファイルを利用して既存のエラーを検知対象から除外する方法について紹介しました。 baseline ファイルには .neon というあまり見慣れないファイル形式が使用されていますが、先日 PHP ファイル形式でも baseline ファイルを作成できるようになりました。 zenn.dev ドキュメントによると、 .neon ファイルよりも PHP コードの方が速く処理される 1 ようです。そこで baseline ファイルを PHP コードに変更し、簡単ですが、パフォーマンスについて計測してみることにしました。 baseline ファイルを neon から PHP に変更する方法 まず phpst
Pythonは、2023年3月現在最も人気のあるプログラミング言語だ。 シンプルな言語で学習コストが低いこと、読みやすいこと、ライブラリが豊富な事などが理由だ。 だがもちろんデメリットもあり、最適化により性能を高めることは出来るが、実行速度においては低水準言語に劣り、速度を求める際には、C/C++やRustなどの他の言語が選ばれるのが一般的だろう。 しかし、MITの研究者らは、「Codon」というPythonコンパイラを開発し、Pythonコードをネイティブなマシンコードに変換することで、実行時のパフォーマンスを低下させることなく、Pythonコードを処理することに成功したことを発表した。 「Pythonに対する典型的な高速化は、シングルスレッドで10～100倍以上のオーダーです。Codonのパフォーマンスは、通常、C/C++と同等（時にはそれ以上）です」と、彼らは述べている。 Codon
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PythonでC／C++に匹敵する実行速度を実現 米MITなどコンパイラ「Codon」開発
不要な処理が実行速度を速くする謎を追う - Money Forward Developers Blog
Python 内包表記の限界: 複雑な処理と実行速度の関係 - Qiita
RSpecのテストコードを実行時に書き換えて実行速度を改善した話 - STORES Product Blog
Node.js18を20にアップデートして、jestの実行速度を3倍にした - くらしのマーケット開発ブログ
プログラミング言語の実行速度比較（2023/4）
C# 12公開 構文の簡素化、実行速度向上などにより生産性が向上
「コードの実行速度」が分かるMLツールを開発、MIT研究チーム
プログラミング言語の実行速度比較（2023/5）
仮想化ベースのセキュリティがWindows 11の実行速度に影響か
重い lint ルールを特定しよう！TIMING オプションで ESLint 実行速度改善
量子コンピューターの実行速度を100倍に--IBMがソフト基盤強化の取り組み
“近未来”を掲げ300%の実行速度を実現したモデム「NEC COMSTARZ CLUB 24/5・24/4」
Pytorchで実行速度(inference speed)を上げる方法(GPU) - Qiita
食べチョクの自動テスト実行速度を2倍以上速くした - 食べチョク開発者ブログ
PythonでC/C++以上の実行速度を実現するコンパイラ「Codon」をMITが開発 | TEXAL
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