JavaScript エンジンの高速化
これらの JavaScript エンジンのうち、以下では特に JavaScriptCore を扱います。 最適化の基本戦略 JavaScript をはじめとする動的言語は、主にインタープリタにおいて実行されます。しかし、インタープリタはコンパイルされたコードと比較して実行に時間を要するという欠点があります。そこで、インタープリタの最適化では、バイトコードの JIT コンパイルが最初に行われます。 しかし、コンパイルには当然時間がかかります。少しでも高速化されたコードを生成するには、より多くの時間をコンパイルにかけなければなりません。コンパイルによる速度向上とコンパイルのレイテンシはトレードオフの関係にあります。 そこで、多くの JavaScript エンジンは、インタープリタと多階層の JIT コンパイラの組み合わせで構成されています。次の図は、主要な JavaScript エンジンの設計
画像生成AI「Stable Diffusion」共同開発者たちによって設立されたベンチャー企業「Black Forest Labs（BFL）」が、8月1日（現地時間）に発表した話題の画像生成AIモデル「FLUX.1」。 前回の「画像生成AI「Stable Diffusion」の代替に? 話題の「FLUX.1」を試した」では、「ComfyUI」による画像生成を試した。 今回は、この連載ではおなじみ「Fooocus」の作者lllyasviel氏によるStable Diffusion用の高性能なWebインターフェース「Stable Diffusion WebUI Forge」が8月11日頃にFLUX.1に対応したということで、さっそく動作確認してみる。 なお、筆者の環境は以下のとおりだ。 CPU
高速化のエンジニアリング。注文してから0.722秒。100倍速いぞ！Python : 75.884 C++ : 3.392 JIT Python : 0.722 JITコンパイラで高速化されたコードを自動生成するツール。 - Qiita
アリスは驚きと興奮を抑えきれませんでした。彼女はすぐに新しいコードを試し、その速さに目を見張りました。今まで数時間かかっていた計算が、ほんの数分で終わったのです。 翌日、アリスはこの発見を友人たちに話しました。友人たちも同じように魔法の本を使い、彼らのコードを高速化しました。こうして、プログラミング王国全体で「JITの魔法の本」が広まりました。 やがて、アリスは王国のプログラミング大会で優勝し、JITの魔法の本の力をさらに広めることになりました。彼女は「JITの守護者」として称えられ、プログラミング王国はかつてない繁栄を迎えました。 アリスはいつも心に誓いました。どんなに強力なツールも、それを使う人々の努力と情熱があってこそ、本当の力を発揮するのだと。彼女の言葉は次世代のプログラマーたちに伝わり、JITの魔法の本は永遠に受け継がれていくのでした。 前回のあらすじ。 Python count
メディア統括本部 サービスリライアビリティグループ（SRG）の鬼海雄太（@fat47）です。 #SRG（Service Reliability Group）は、主に弊社メディアサービスのインフラ周りを横断的にサポートしており、既存サービスの改善や新規立ち上げ、OSS貢献などを行っているグループです。 本記事では、MyS
仕事のスケジュール管理がうまくいかず、タスクが積み重なってしまったというような経験は、誰にでもあるのではないでしょうか。 『A4・1枚ですべての仕事を可視化する 爆速ノート術』（THEオトウサンノヒミツキチ・Kei 著、日本実業出版社）の著者によれば、その原因は「スケジュール管理やタスク管理の適切な方法を理解していないことにあるのだそうです。 スケジュール管理やタスク管理は、たいてい実務を通じて学ぶことになるので、誰もが言葉にできない感覚でタイムマネジメント力を自然と身につけていることが多いのです。 たとえば、社会人経験が浅いうちは、タイムマネジメント力の向上を目指してセミナーに参加したり、関連書籍を読んだりしても、なかなか実践できないのが現実です。 その理由は、「管理の方法（ノウハウ）」に注目しすぎて、その背後にある本質を見逃しているからです。（「はじめに」より） こう語る著者は現役の会
NVIDIA製GPUの数十倍速い？ 次々に出てくる「AI専用チップ」とは何者か 識者に聞く高速化の仕組み（1/3 ページ） スタートアップ企業の米Etchedが発表した「Sohu」が、AI業界に新たな波紋を投げかけている。トランスフォーマーモデルに特化したこのAI専用チップは、米NVIDIAのH100 GPUと比較して20倍高速かつ低コストで動作すると主張しているからだ。 SohuのようなAI専用チップの登場は、AI業界にどのような変革をもたらすのか。汎用性の高いGPUから特化型チップへの移行は、AI開発のアプローチをどう変えるのか。そして、こうした専用ハードウェアの普及は、ソフトウェア開発の方向性にどのような影響を与えるのか。 オーダーメイドによるAIソリューション「カスタムAI」の開発・提供を行うLaboro.AI（東京都中央区）の椎橋徹夫CEOに、AI専用チップがもたらす可能性と課題
10秒のAI動画を17秒で生成。Runway Gen-3 Alpha Turboの7倍高速化とUnlimitedプランでAI動画のワークフロー激変（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
動画生成AIの老舗、Runwayが新しいモデル「Gen-3 Alpha Turbo」を公開しました。これがすごいのです。
北海道新幹線の高速化を阻む主要因は、青函トンネルの前後で、在来線の貨物列車が線路を共用していることによります。将来「東京～札幌4時間半」を目指すうえで高速化は必須条件ですが、現実的な改善方法はあるのでしょうか。 計画通りなら航空機とも競争できる 東京～札幌間およそ1000km直結する東北・北海道新幹線。2030年度末の開業を目指して、新函館北斗～札幌間が建設中です。先行開業している新青森～新函館北斗間の輸送密度を見ると、2022年度は2817人だったところ、2023年度には4869人になるなど、コロナ禍から脱しつつあります。しかし2023年度は116億9500万円の赤字でもあり、人口238万人の札幌都市圏との直結が求められています。 拡大画像 北海道新幹線H5系（安藤昌季撮影）。 JR北海道によると、全線開業時には最高速度320km/hで東京～札幌間を4時間30分で結ぶ計画です。この場合、
速いぞ。0.00015秒。250,000倍速い高速化エンジニアリング。超速の ハッシュ計算とはなんですか。CPU Time: 38.7979 GPU Time: 0.00015 - Qiita
速いぞ。0.00015秒。250,000倍速い高速化エンジニアリング。超速の ハッシュ計算とはなんですか。CPU Time: 38.7979 GPU Time: 0.00015 Python初心者ポエムChatGPTQwen 物語：GPUハッシュ計算プログラムの冒険 ある小学校6年生の男の子、ケンタはコンピュータに夢中な子どもでした。ある日、ケンタは「ハッシュ関数」というものについて学びました。それはコンピュータがビットコインマイニングを高速で行うために使う特別な方法だと聞きました。 ケンタが学んだハッシュ関数のアルゴリズムは、データを受け取って、一定のルールに従って別の形に変えるというものです。たとえば、「Hello World」というメッセージがあったとします。ハッシュ関数はこのメッセージを一定のパターンで変換して、長い数字の列にします。この数字の列はそのメッセージにだけ特有で、同じ
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話題の画像生成AI「FLUX.1」をStable Diffusion用の「WebUI Forge」で動かす（高速化も試してみました） (1/6)
MySQL8.0で低速になったSELECT COUNTを高速化する - CyberAgent SRG #ca_srg
【毎日書評】今日やることに悩まない。「A4ノート」タスク管理術で仕事を高速化せよ | ライフハッカー・ジャパン
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やっと自宅を「Wi-Fi 6E」化！ 「法人向け」の、ルーターではなく「アクセスポイント」を導入してみた Wi-Fi 6Eで高速化するのか、他にメリットはあるのかを検証！
Kazuho Oku on X: "DNSをISPのものから、DoHを使うPublic DNSに変更すると快適になるか問題、一番大規模な試験をできるのはウェブブラウザ屋さんで。 2018年のMozillaのデータだと、過半数のクエリが約6ms遅くなる一方で、テイルではそれをはるかに上回る「高速化」がみられるという結果なのよね。だからこそ普及した https://t.co/F8zfc9zzdH" / Twitter
「第二青函トンネル」不要？ 東京‐札幌4時間半どう実現 北海道新幹線の“現実的な”高速化を考える | 乗りものニュース