オープンソースビジネスの挑戦と現実｜Rui Ueyama
いい感じのオープンソース・ソフトウェアを書いて、それを元に起業することを考えてみたことがある人は結構いるようだ。実際に僕はここ1年半ほど、自作のオープンソース・ソフトウェアを元にビジネスを立ち上げようと試行錯誤してきた。その経験についてここでシェアしてみようと思う。 あらすじ薄々予期していたことではあったけれど、結論から言うと、そんなにはうまくいかなかった話ということになる。要点をまとめると次の通りだ。 「moldリンカ」というオープンソースのツールを開発して、それを元にビジネスを行おうとしていた そこそこ稼ぐことはできたものの、大きなリターンを得るのは難しかった ほとんどの企業はオープンソースを大々的に活用していても「無料のソフトウェア」にはお金を払うつもりはないし、払いたくても社内制度上できない 大きなリターンを得たいのならば、自作のオープンソース・ソフトウェアを元にサービスを立ち上げ
LLVMやSwiftを作ったChris LattnerがCEOをやっている会社が、Pythonの使用感とC言語並の性能を併せ持つ言語としてMojoをアナウンスした。 まだ手元で試せる状態でリリースされてはいないが、最大35000倍Pythonより速いという。 Mojo🔥 combines the usability of Python with the performance of C, unlocking unparalleled programmability of AI hardware and extensibility of AI models. Also, it's up to 35000x faster than Python 🤯 and … deploys 🏎 pic.twitter.com/tjT09U4F80— Modular (@Modular_AI) May
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
WebAssemblyの歴史について
はじめに 最近、Node.jsとDenoの開発者であるRyan DahlさんがJavaScript Containersという記事を書いていることを知った。 Webとの親和性の高さがサーバーサイドで求められる中、JavaScriptがユニバーサルスクリプトとして活躍するだろう。そして、コンテナランタイムがLinuxコンテナの抽象レイヤーとしてあるように、JavaScript界隈では既存のWebAPIそのものが抽象化の手助けとなるであろう、みたいな趣旨の内容だった。 彼がChromeのV8 JavaScript Engineを使ってNode.jsを誕生させた同じ頃、JavaScriptの可能性を信じて方法を模索した人がいる。Alon Zakaiさんだ。 Alon(以降、敬称略)はWebAssemblyやその考えの元になった asm.js 、 JavaScriptコンパイラ Emscripte
はじめに （本記事は Linux Advent Calendar 2020 および 東京大学 品川研究室 Advent Calendar 2020の11日目の記事として書かれました。） カーネルのビルドについての情報はググると色々と出てきますが、「ここを見ればOK」と思えるサイトに巡り会えていないので、自分で書いてみることにしたのが本記事です。 いずれLinuxカーネルをビルドする必要にかられるであろう研究室・学科の後輩や、忘れっぽい将来の自分のためにも、改めてLinuxカーネルのビルド方法についてまとめてみたいと思います。 概要 さて、「カーネルをビルドしよう」という状況に置かれた場合、実際にすべきことは主に以下の４点だと思います。 ソースコードの取得 ビルド環境の構築 カーネルコンフィグの準備 ビルド及びインストール そこで本記事では、カーネル本体のビルド上記の４点の他、関連して以下の
Pythonの高速なスーパーセットをうたう新言語「Mojo」、コンパイラなど公開、ローカル環境で利用可能に Modular社はPythonの高速なスーパーセットだと同社が位置づける新言語「Mojo」をローカル環境で実行可能にする、コンパイラなどのツール群を公開しました。 Mojo is now available for download locally to your machine! Beyond a compiler, the Mojo SDK includes a full set of developer and IDE tools that make it easy to build and iterate on Mojo applications. Let’s build the future together!https://t.co/KxmLvsxx5e — Modula
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
［速報］マイクロソフト、ArmネイティブなVSCode、.NET、WSLなど投入へ。Python、Node.jsなどのArm対応も進行中。Microsoft Build 2022
［速報］マイクロソフト、ArmネイティブなVSCode、.NET、WSLなど投入へ。Python、Node.jsなどのArm対応も進行中。Microsoft Build 2022 マイクロソフトは現在開催中の開発者向けイベント「Microsoft Build 2022」で、Arm64ネイティブなVisual Studio Codeや.NET、Windows Subsystem for Linuxなどを投入することを明らかにしました。 投入予定として発表されたのは以下のソフトウェアです。 フル機能のVisual Studio 2022 Visual Studio Code Visual C++ .NET 6 旧.NET Framework Windows Terminal Windows Subsystem for Linux Windows Subsystem for Android 以下
Rustコードのコンパイルが遅いことは誰でも知っています。しかし筆者は、世の中のほとんどのRustコードはコンパイルをもっと速くできると強く感じています。 例えば、つい最近の記事にこのように書かれていました。 一方、Rustでは、プロジェクトやCIサーバーの性能にもよりますが、 CIパイプラインの実行に15～45分かかります。 これは筆者には理解できません。GitHub Actions上にあるrust-analyzerのCIの所要時間は8分です。しかも、これは100万行の依存関係に加え、20万行の独自コードが記述されたとても大規模で複雑なプロジェクトでの話です。 確かに、Rustは根本的な部分で非常にコンパイルが遅いのは間違いありません。Rustはジェネリクスのジレンマにおいて「遅いコンパイラ」を選び、全体的な設計思想としてコンパイル時間よりもランタイムを優先しています（この点に関する優れ
Graydon HoareのCompiler講義資料が面白かった話 - Arantium Maestum
Graydon Hoareが2019年にカナダのブリティッシュ・コロンビア大学でコンパイラ関連のゲスト講義した時の資料21 compilers and 3 orders of magnitude in 60 minutes - a wander through a weird landscape to the heart of compilationを読んだら大変面白かったのでメモ。 作者 Graydon HoareはMozillaでRustを開発したことで有名。その後Rustの開発もMozillaも離れて（というかRustの開発からは2013年に離れたようだ）、一時期AppleでSwift開発チームに所属していたらしい。（ソース：Reddit: I wonder, why Graydon Hoare, the author of Rust, stopped contributing in
「作って学ぶコンピュータアーキテクチャ」の環境を再現するためのDockerイメージをリリースします - FPGA開発日記
「作って学ぶコンピュータアーキテクチャ」(いわゆるRISC-V + LLVM本)は書籍執筆時の状況と出版時のツールチェインの状況がかなり変わってしまっており、各所で迷惑をかけてしまっています。 確実にLLVMビルド + シミュレーションを行うために、ツールチェインを含んだDockerイメージをリリースします。 github.com 大きく分けて4つのイメージを用意しています。 ubuntu_2204 Ubuntu 22.04の環境を使用し、新しいRISC-Vツールを使用したDocker環境です 本書で説明している実行コマンド列と大きく異なっている場所があります LLVMリポジトリはコンテナ内にダウンロード済みです(コンテナ容量削減のためビルドは行っていません) 最終的なバイナリのみ必要な方向けです ubuntu_2204_onlyenv Ubuntu 22.04の環境を使用し、新しいRIS
「Spring Native」ベータ版公開、GraalVMによりSpring FramworkのJava/Kotlinアプリをネイティブイメージにコンパイル。JavaVMに依存せず瞬時に起動可能
「Spring Native」ベータ版公開、GraalVMによりSpring FramworkのJava/Kotlinアプリをネイティブイメージにコンパイル。JavaVMに依存せず瞬時に起動可能 Spring Frameworkの開発チームとGraalVMの開発チームは、GraalVMを用いてSpring Frameworkのアプリケーションをネイティブイメージにコンパイルする「Spring Native」がベータ版として公開されたことを発表しました。 Announcing Spring Native Beta! Read the blog post https://t.co/5klXV6kSVB and check out the video for more details. #spring #native #graalvm https://t.co/83pI3vNYEr — Spri
1個の本質的な問題を解いてしまうほうが細かいことを考えるよりも簡単植山類氏：では始めます。本日、機会をいただいて講演をすることになった植山と申します。この講演の内容は「大きな問題のほうが小さな問題より解くのは簡単だ」というタイトルです。 どういう趣旨かというと、常に簡単だというわけではないのですが、いろいろな場面で、1個の本質的な問題をドッカンと解いてしまうほうが、いろいろな細かいことを考えるよりも簡単なことが多いという話です。 そういうソリューションが往々にして見逃されがちということがけっこうあって、そういうことにどうやって挑戦していくのかという気持ちの話を、僕がそういう大きな問題を解決した経験を踏まえて話をしていきたいと思います。 「LLVM lld」と「mold」が解決した問題僕が何を作ったかというと、リンカと言われるプログラムです。「LLVM lld」というリンカと、「mold」と
LLVM入門 - javascript使いがLLVM(Rust:inkwell)でjavascriptをJITコンパイルするまで
コンパイラ基盤であるLLVMについて、全く知識がない私が、 javascriptソースコードをパースしLLVMでコンパイルできるようになりました。 LLVMの記事は数多くありますが、初心者向けの記事が少なく感じたため、 本記事では、できる限り分かりやすくLLVMについて紹介できる記事を書こうと思います。 ソースコードは、こちらに置いています。 自己紹介 ふだん、javascriptやpythonなどインタプリタ言語を使うエンジニアです。 LLVMについて、全く知識がなかった人間です。 背景 過去に、おもちゃのブラウザ自作をやってみました。 HTMLとCSSを解析し、レンダリングするところを書き、基本的な動作を知ることができました。 HTMLとCSSとくれば、次はJSだと思い、JSを実行するエンジンを書いてみたくなりました。 ただし、WebブラウザのAPIとJS実行エンジンをバインディングす
この本の概要 小さなプログラミング言語から本格的なプログラミング言語へ……ステップバイステップでの開発を通して，プログラミングそのものへの理解を深めよう！ こんな方におすすめ コンピュータサイエンス，とくにプログラミング言語そのものやコンパイラについての素養を得たいと考えている人 他言語でのプログラミング経験があり，Rustの習得に興味のある人。とくに，学習のための題材を探している人 第1章：プログラミング言語概論 プログラミング言語の分類 他の切り口での分類方法 コンパイルパイプライン 第2章：スタックベース仮想マシン 仮想マシン概論 Rustでの実装 標準入力からの読み込み パースとコマンドの実行 ブロックとネスト構造 if制御構文 変数の定義 複数行のソースコードへの対応 関数呼び出し 関数の再帰呼び出し WebAssemblyへのコンパイルとブラウザでの実行 第3章：プログラミング
自作コンパイラ基盤の話 - Qiita
これは、言語実装 Advent Calendar 2020 19日目の記事です。 最近は、コンパイラやインタプリタなどの言語処理系や、それに類するものを作る人が増えてきています。(私の周りだけかもしれませんが。) しかし、もう一歩進んで、コンパイラ基盤を作ってみたという話はあまり聞きません。 コンパイラ基盤は、それの対象とするアーキテクチャについてや、それ自体の使い勝手を考えるのが非常に面白いものです。また、コンパイラ基盤を作る中で、コンパイラや計算機自体についてより深く学ぶことが出来ます。 この記事では、私が開発中のコンパイラ基盤を例として、コンパイラ基盤について語っていきます。 そもそもコンパイラ基盤とは コンパイラ基盤と言えば、近年色々な所で目にするのがLLVMです。 LLVMを使うことで、コンパイラの複雑で面倒な部分を避けつつ、コンパイラを構成することができるようになりました。 下
MLIR がもたらす新たな中間表現の可能性
はじめに 半導体の微細化が鈍化し、ハードウェアによる高速化が困難になっている現状において、ソフトウェアによる計算の高速化が喫緊の課題となっています。この状況において、特定のドメインの問題を解くことに最適化された言語であるドメイン固有言語と、そのコンパイラであるドメイン固有コンパイラの活用が望まれています。 ドメイン固有コンパイラの構築の際には、開発を容易にするために、既存のコンパイラ基盤であるLLVMを活用することが考えられます。しかし、LLVM はドメイン固有コンパイラの構築にはあまり向きません。この理由は、LLVM の成功と表裏一体の関係にあります。 LLVM が成功した理由は、コンパイラの処理を適切に分割し、独立したモジュールとして機能させたことにあります。このモジュール化において中心的な役割を果たしているのが、LLVM で用いられる中間表現(Intermediate Represe
インフィニットループは PHP の継続的な発展を目指す The PHP Foundation に寄付をしました｜技術ブログ｜北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
インフィニットループは会社として、先日設立された The PHP Foundation にささやかながら寄付をしました。 PHP 原作者の Rasmus Lerdorf さんと Laravel 原作者の Taylor Otwell さんと JetBrains さんとあいえるたんが同じ画面におさまって見えるのは、たぶん今だけ……！ TL;DR この記事では、以下の内容について述べています。 PHP は主要開発者が抜け、今後のために Foundation を作りました 弊社は支援を行いました 継続的な PHP の成長のためにみなさんの会社でも寄付を考えていただけませんか
llrlは自作のプログラミング言語です。大きな特徴が2つあります。 Hindley-Milnerベースの型推論による静的型付け (+型クラス) Lisp-likeなS式によるシンタックスとLLVM JITによるマクロ この言語の処理系をRustとLLVMを用いて実装し、それをllrl上に移植してセルフホスティングを試みました。無事セルフホスティングを達成したので、取り組んだことやモチベーションなどを順に振り返りたいと思います。 LLVMについては、フロントエンド側・バックエンド側ともに既にいくらかの解説記事が見られるため、概要は省略します。今回は新たなプログラミング言語のバックエンドとしてLLVMを用いるので、LLVMのフロントエンド側の実装がメインとなります。 事の発端: LLVM Kaleidoscopeチュートリアル Kaleidoscopeは、LLVMのチュートリアルにおいて実装す
WebAssemblyランタイム「Wasmer」がiOSをサポート、iOS上でWebAssemblyを実行。「Wasmer 5.0」正式版リリース
WebAssemblyランタイム「Wasmer」がiOSをサポート、iOS上でWebAssemblyを実行。「Wasmer 5.0」正式版リリース 米Wasmer社はスタンドアロンなWebAssemblyランタイム「Wasmer 5.0」の正式リリースを発表しました。 Wasmer 5.0では、iOSのサポート、WebAssemblyランタイムのバックエンドがV8やWAMRなどに変更可能になるなどの新機能が加わりました。 Introducing Wasmer 5.0. Experimental V8, Wasmi and WAMR backends iOS support Enhanced Performance Upgraded LLVM and Cranelifthttps://t.co/wpwcmMT0tg — Wasmer (@wasmerio) October 29, 2024
「作って学ぶコンピュータアーキテクチャ」では、執筆時点ですでに500ページを超えてしまい、泣く泣く2章分を削除しています。 1つ目の付録である「付録1. 関数呼び出しのバリエーションと高度な機能」についてはすでに公開済みですが、もう一つの「付録2. 浮動小数点命令」についても公開しました。 こちらは、LLVMに浮動小数点命令を追加し、いくつかのアプリケーションを動かそうというものです。 github.com この章は、本当は基本的な演算や機能の実装後に挿入したかった章で、以下の範囲をカバーしています。 この章は割と頑張ったもので、浮動小数点の説明から、実装、さらにアプリケーションを2つ実装しています。 後半のレイトレーシングはかなり頑張った部分で、最後に画像が正しく出力されたときは若干感動しました。 こちらも、担当編集の方の校正が入っていないので怪しい文章やもしかしたら誤った情報が入ってい
A Complete Guide to LLVM for Programming Language Creators
Update: this post has now taken off on Hacker News and Reddit. Thank you all! Who’s this tutorial for?This series of compiler tutorials is for people who don’t just want to create a toy language. You want objects. You want polymorphism. You want concurrency. You want garbage collection. Wait you don’t want GC? Okay, no worries, we won’t do that :P If you’ve just joined the series at this stage, he
Rustがサポートするアーキテクチャ少なすぎる！
「RustでLinuxカーネルモジュールを実装しよう！」とはしゃいできましたが、実は、X86-64とLoongArchという2つのCPUアーキテクチャしかサポートされていません。近いうちに、ARM64もサポートされそうですが、Linuxカーネルがサポートする大半のアーキテクチャで、Rustは使えません。 Linuxカーネルの標準コンパイラのGCCは、CのソースコードをLinuxカーネルがサポートする様々なCPUアーキテクチャ用の実行ファイルに変換することができます。一方、Rustの公式コンパイラがサポートを保証しているCPUアーキテクチャはARM64とX86、X86–64だけです。 Rustの公式コンパイラがサポートしているアーキテクチャが少なすぎるということで、別のコンパイラを試してみました。 Rustの公式コンパイラRustの公式コンパイラは、コンパイラを実装するための基盤的なソフトウ
Python実装のPyston開発チームは10月28日、メジャーリリースとなる「Pyston 2.0」を発表した。 PystonはCPythonのフォークで、LLVMおよびLLVMのJIT（Just In Time）実行エンジンを使用して構築されたPython実装。米Dropboxのプロジェクトとしてスタートしたが、2017年にDropboxがプロジェクトの支援を打ち切った。2020年はじめに一部の開発者が集まり、Pyston開発をフルタイムで行う企業を立ち上げたと報告している。 Pyston 2.0は2017年1月に公開されたバージョン0.6.1に続くリリース。CPythonと同レベルのC APIのサポートを実現しているという。 コード生成エンジンDynamic Assemble（DynASM）を使うことで、オーバーヘッドの低いJITを実現した。CPythonの最適化も図った。これら強化
LLVMの新しい中間言語表現 MLIRを試す(3. MLIRに関する発表資料を読む) - FPGA開発日記
MLIRについてもう少し具体的な例を勉強するために、資料を読み込んでいくことにした。 以下の資料を参考にした。Chris Lattnerの所属がSiFiveに変わっているので、比較的最近の資料だ。 docs.google.com MLIRはMulti-Level Intermediate Representation Compiler Ifrastructureの略称である。 2004にLLVMを開発したときの想定構成。1つのIRを用意してすべてを解決する。マルチターゲット、解析、最適化など。 ところがこれだけでは上手く行かなくなった。LLVM-IRだけでなく複数の表現形式を使用する必要がある。現在のLLVM IRでは並列性やループなどの表現形式に問題がある。 Clangも同様。LLVM IRを出力するだけでなく、様々なアノテーションを出力する必要が生じたり、もはやC++の複雑な言語構文を
GitHub - exaloop/codon: A high-performance, zero-overhead, extensible Python compiler using LLVM
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use crate::ast::Node; use crate::error::CreateExecutionEngineError; use crate::parser; use failure; use failure::Error; use inkwell; use inkwell::builder::Builder; use inkwell::context::Context; use inkwell::execution_engine::JitFunction; use inkwell::OptimizationLevel; type SumFunc = unsafe extern "C" fn() -> i32; pub fn compile_string(source: &str) -> Result<i32, Error> { let ast = parser::parse
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Feature #18481: Porting YJIT to Rust (request for feedback) - Ruby master - Ruby Issue Tracking System
TL;DR: The YJIT team wants to explore using Rust to help develop YJIT. The rest of CRuby will continue to build without Rust tools and building YJIT will remain optional. We’re currently exploring the possibility of porting YJIT to Rust and working on a small proof of concept that should be ready next month. The motivation behind this is that we are facing challenges in terms of code maintainabili
GHCのバックエンドについて | 雑記帳
先日リリースされたGHC 9.2.1で、64ビットArm（AArch64）向けのネイティブコード生成器（Native Code Generator; NCG）が実装された。これを機会にGHCのバックエンドについて簡単にまとめてみる。 概略 GHCでHaskellプログラムをコンパイルすると、いくつかの中間言語を経て最終的には機械語が出力される。 この工程の最後の部分を「バックエンド」と呼ぶ。 GHCには Native Code Generator (-fasm)LLVM backend (-fllvm)unregisterised via-C backend の3種類のバックエンドが存在する。このほか、バイトコードインタープリターと-fno-codeもデータ型的にはバックエンドの一種として扱われている。（参照：compiler/GHC/Driver/Backend.hs） Native C
TL;DR; We are changing std::sort in LLVM’s libcxx. That’s a long story of what it took us to get there and all possible consequences, bugs you might encounter with examples from open source. We provide some benchmarks, perspective, why we did this in the first place and what it cost us with exciting ideas from Hyrum’s Law to reinforcement learning. All changes went into open source and thus I can
mold: modern linker
mold: modern linker Rui Ueyama
GitHub - google/llvm-propeller: PROPELLER: Profile Guided Optimizing Large Scale LLVM-based Relinker
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`zig cc`: a Powerful Drop-In Replacement for GCC/Clang - Andrew Kelley
`zig cc`: a Powerful Drop-In Replacement for GCC/Clang If you have heard of Zig before, you may know it as a promising new programming language which is ambitiously trying to overthrow C as the de-facto systems language. But did you know that it also can straight up compile C code? This has been possible for a while, and you can see some examples of this on the home page. What's new is that the zi
$ ruby check.rb PLEASE submit a bug report to https://github.com/llvm/llvm-project/issues/ and include the crash backtrace, preprocessed source, and associated run script. Stack dump: 0. Program arguments: /usr/local/bin/clang-16 -cc1 -triple x86_64-unknown-linux-gnu -emit-obj -mrelax-all --mrelax-relocations -disable-free -clear-ast-before-backend -disable-llvm-verifier -discard-value-names -main
記事一覧 はじめに マルチパスコンパイラ (この記事) 定数に関する最適化 プログラムの構造 対象読者 コンパイラの内部構造について興味がある方 コンパイラに関して精通している方（批評お待ちしております） ワンパスコンパイラ 突然ですが，初めてコンパイラを作るのであれば，大抵次のような構造になると思います． 図中の赤い部分は，どんなにシンプルなコンパイラでも含まれているだろうという意味を込めたものです．字句解析や中間言語生成はそれぞれ構文解析やコード生成と区別化がつかなくなっている場合もあるかと思います． ここで図中に，一つのパスと書かれているのが気になった方もいるかと思います． パス プログラムのとある表現（ソースコードや中間言語）は，ある操作を施されて別の表現へと移っていきます．この時，ある操作やそれを行うためのルーチン群のことをパスと呼びます． この説明だと，ASTが中間言語へ変換さ
この記事は言語実装 Advent Calendar 2020 3日目の記事です。前回は sisshiki1969 さんの「ruruby: RustでつくっているRuby」、次回は yharaさんの「Shiika進捗」です。 趣旨 LLVM を使って小さな言語を実装してみます。 方針としては、最小限の機能の言語から出発して動くものを少しづつ大きくしていきます。ゴールは LLVM 公式のチュートリアルである Kaleidoscope の序盤相当の部分で、次のプログラムが動くことを目標とします。 def fib(n) if n < 3 then 1 else fib(n-1) + fib(n-2); fib(10) #=> 55 想定する読者 LLVM や LLVM IR がどういうものか何となく知っている Haskell がなんとなく分かる ただしコードにはコメントを入れて、LLVM IR や
この記事では融合積和 (fused multiply-add; 以下もっぱら FMA) について扱います。 この記事は元々「その辺で提供されている fma 関数の実装が正しいかチェックしてみた」記事だったのがだんだん守備範囲を広げていったものなので、FMAを単に使うだけではなく、実装する側の視点が多く含まれています。 筆者が実装したHaskell向けのFMA関数はこちらにあります： haskell-floating-point/FMA.hs at master · minoki/haskell-floating-point FMAとは、FMAを含む規格 融合積和（fused multiply-add; FMA）とは、積と和が合体した演算です。数式で書けば $xy+z$ です。この際、丸め（浮動小数点数で正確に表せない数をそれに近い浮動小数点数で代用すること）を1回しか行わないため、「積→和
この記事はTensorFlow Advent Calendar 2020、17日目の記事です。この記事ではLLVMコミュニティが中心となって開発しているMLIRという新しいコンパイラ基盤の基本的な使い方を解説します。 MLIRとはMLIRとはコンパイラ基盤となるオープンソースのソフトウェアでその名はMulti-Level Intermediate Representationの頭文字を取ったものです。もともとはGoogleのTensorFlowチームが開発したソフトウェアでLLVM Foundationに2019年に寄贈されました。 コンパイラ基盤としてはLLVMがよく知られていますが、MLIRはLLVMで得られた知見をより抽象的なレベルで実現し、機械学習アプリケーションに代表されるような複雑な数値計算を様々なハードウェア上に最適な形で実行できるようにします。 例えばコンパイラが真に必要な
Rust で Profile-Guided Optimization やってみた - はやくプログラムになりたい
TLDR Rust で実装した Wasm インタープリタで PGO 試したら 0〜10% ぐらい速くなった Profile-Guided Optimization (PGO) とは PGO はコンパイラの最適化の手法のうちの1つですが，プログラムを実行した後に行うという点で少し他と異なります． まずは普段どおりの最適化オプションでプログラムをビルドする プログラムを実環境で動かし，profile data を取る 再度プログラムをビルドしなおす．ただし，ここの最適化では 2. で収集した profile data に基づいてインライン化やレジスタ割り当てなどを行う より最適化されたプログラムが出来上がる このように，実世界でどう実行されるかをフィードバックした最適化をかけて再ビルドすることで，プログラムのビルド時で完結していた従来の最適化よりも進んだ最適化をかけられるようにするというもので
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Mojoは「C言語のように速いPython」なのか - k0kubun's blog
あなたのPythonを100倍高速にする技術 / Codon入門
Linuxカーネルビルド大全 - Qiita
Pythonの高速なスーパーセットをうたう新言語「Mojo」、コンパイラなど公開、ローカル環境で利用可能に
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
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Rustで作るプログラミング言語 ——コンパイラ／インタプリタの基礎からプログラミング言語の新潮流まで
Rust + LLVMでプログラミング言語を自作してセルフホスティングした話
「RISC-V＋LLVM本 付録2. 浮動小数点命令」を無償公開しました - FPGA開発日記
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最適化コンパイラへのいざない (2) マルチパスコンパイラ - Qiita
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MLIRでHello, Tensor｜Kai Sasaki
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