プライベートでMac使うのやめた
最近、自分のプライベートの開発環境を大きく変えたので紹介する。 先にまとめ プライベートではMacを使わなくなった 家にUbuntuが入ったミニPCを置いた 外からはThinkPad X1 CarbonからTailscale経由のSSHで家のミニPCに接続 購入まで まず、自分にとって最も大きな変化はプライベートでMacを使わなくなったことだ。2013年くらいにプログラミングを始めてからずっとメインのOSはMacだったので、約10年ぶり、ほぼ初めての非Mac環境である。 自分の普段の開発のユースケースは、Webアプリケーション開発とNode.js上で動くソフトウェアの開発、WebKitへのコントリビューション、たまにRustやGoやC/C++で自分専用ツールの開発、くらいなので別にMacで困っているわけではなかった。Web開発やNode.js上のソフトウェアの開発はまあ普通にMacで困らな
Ryzenはゲーム用CPUとしては特に問題ないのだが、 ソフトウェア開発においてはIntelのCPUに比べて不便なポイントがいくつかある。 日々業務で使っていてあまりにもストレスが溜まるので、CPUをIntel Core i7に変更した。 このマシンは8年前に組んだ自作PC なのだが、使っていて不便を感じたパーツを差し替え続けた結果、 今回のアップデートで全てのパーツが当時とは違うものに変わったため、 それぞれ古い方のパーツで不便だったポイントなどを紹介したい。 仕事で使う自作PC 社内のサービスをいじる時は会社から貸与されているM1 MacBook Proを使うのだが、このマシンは不便である。 Rubyのビルドは自分のLinuxのマシンに比べ2倍以上遅いし、Reverse Debuggingができるデバッガが存在しないし、 慣れたツールであるLinux perfも使えないし、Podman
Pythonが速度改善に本気出すと聞いたので恒例のたらい回しベンチをとってみたら、RubyがYJITですごく速くなっていて驚いた話 - Smalltalkのtは小文字です
2022-09-09改訂： gcc バージョンが古すぎたのと、C が内部計測でなかった点を改め計測しなおしました。結果、Rust は C より速くはなくなりました。紛らわしいことで、ごめんなさい。また、gcc のバージョンアップに伴い、Python および Ruby についてはビルドと計測をしなおしたので、これらも少し速い値に変わっています。この点もどうぞあしからず。 2022-09-10追記：ご要望のあった Python numba.njit 使用時と Go の結果を追加しました。PHP は JIT 有効化が面倒だったので断念しました^^; 2022-09-10追記2：C の計測で clock() を使うのはフェアではないという指摘がありましたので、念のため clock_gettime() を使用したコードに差し替えました。結果に大きな差はありません。 2022-09-10追記3：PHP
yusukebe さんの OSSで世界と戦うために を読んで感銘を受けた。 hono の快進撃もさることながら、OSSで日本のコミュニティの外にリーチしたり、 GitHubスター数を伸ばしたりみたいな話は、 自分も10年くらい挑戦し続けているけどあんまり表に出てこない気がするネタなので興奮した。 僕はいくつかの点で上記の記事とは違う方法でOSSで世界と戦っているのだが、 その中でうまく行っているものや、良くないと思っているものなどについて紹介したい。 GitHubのスター数 OSSを始めたばかりの学生時代、GitHubのスターへの執着がもはや煩悩の域であり、 集めたスターの数を合計するCLIツールを作ったり、 同じ計算方法でランキングを作るWebサイトを作ったりした。 このサイトによると、僕の今のスター数は9000を超えている。 自作したOSSの中では、スター数が1600くらいのものが2つ
やっぱりコンパイラが書きたい。渡米後にRuby JIT開発を趣味から仕事に変えた私のキャリア戦略 - Findy Engineer Lab
国分崇志（@k0kubun）と申します。プログラミング言語Rubyのコミッターとして活動しています。2019年からシリコンバレーで働いており、2022年からShopifyという会社でRubyのJust-In-Time（以下、JIT）コンパイラをフルタイムで開発しています。 長い間趣味でやっていたコンパイラの開発を仕事にしたのは、現職が初めてでした。この記事では、趣味を仕事に変えた経緯や、どのようにして業務経験のない分野にキャリアチェンジしたのかを紹介します。 仕事で分散システム、趣味でコンパイラを書くキャリア 楽しく稼げる仕事を求めてたどり着いたRubyエンジニア 研究で分散システムと言語処理系の両方に興味を持つ 分散ミドルウェアを仕事で、JITコンパイラを趣味のOSS活動で やっぱりコンパイラを仕事にした複合的なきっかけ 働きながら大学院に通い、コンパイラが一番好きなことに気付いた コン
スタディサプリ最大のRailsアプリケーションにYJIT+pitchforkを導入してメモリ使用量を劇的に削減するまで - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは。SREのkyontanです。Rubyが大好きなのでRubyの話をします。ちなみにリクルートはRubyKaigi 2024へGold Sponsorとして協賛しています! *1。ぜひ沖縄でお会いしましょう。 これはあるアプリケーションのメモリ消費量を示すグラフなのですが、まさかgemを入れ替えるだけでこんなに嬉しい変化が見られるとは思っていませんでした。今日はそんなgemの話をします。 話は遡って2023年4月のある日、インターネットを眺めていたところ、ShopifyがpitchforkというOSSを公開したという情報が目に留まりました。 調べてみると、どうやら著名なRackサーバー実装の1つであるunicornの派生版であり、メモリ使用量の削減に特化しているらしいのです。 github.com これはスタディサプリ小中高のあのリソースドカ食いマイクロサービス第一位である api
Ruby が YJIT でなんで速くなるのか？ Lazy Basic Block Versioning をサクッと理解してみた - estie inside blog
estie でソフトウェアエンジニアをしている徳永(@yTo_9)です。 estie では Ruby を書いたりTypeScriptを書いたりしています！ estie 夏のブログ祭りにかこつけて、せっかくなら普段は追わない部分だけど、気になっていたYJITなるものを深掘りしてみようと思い、「YJITがなぜRailsアプリケーションの高速化を実現できたのか」を調べてみたので紹介したいと思います。 「どうせ難しいんでしょ？」と思いながら調べてみたのですが、講演や論文の説明がわかりやすく、意外に概要を把握することは難しくありませんでした。 YJIT の核となっているのは Lazy Basic Block Versioning (LBBV) という手法で、これはRubyだけに限らず動的言語全般に適用可能な強力なアプローチであることがわかりました。 「あるタイプの条件分岐は、ほとんどの場合で片側しか
Webブラウザ版VSCode、WebAssembly版PythonによるWeb上でのPythonコードの実行やデバッグが可能に
Webブラウザ版VSCode、WebAssembly版PythonによるWeb上でのPythonコードの実行やデバッグが可能に マイクロソフトは、WebAssembly版Pythonを用いることにより、Webブラウザ版のVisual Studio Code（以下VSCode）上でPythonコードの実行やデバッグを可能にする実験的な拡張機能「Python for the Web」のプレビュー公開を発表しました。 下記は実際にWebブラウザ版VSCodeに拡張機能「Python for the Web」を組み込み、Pythonコードを実行したときの画面です。 下部の「ターミナル」のペインで、実行結果の「6」が表示されているのが分かると思います。これはこのWebブラウザ上でPythonが実行された結果です。 Webブラウザ上でPython実行環境が自動的に用意される WindowsやMac、L
ニコニコ漫画をRuby3.2.0に更新してYJIT有効化するとパフォーマンス改善された話 - BOOK☆WALKER inside
はじめに こんにちは。ニコニコ漫画の開発をしているyotaとtukiyoです。 この記事はペアブロギングによって執筆しています。 本記事ではニコニコ漫画で利用しているRubyのバージョンを3.2.0へ更新したこととYJITの有効化によるパフォーマンスの変化について紹介します。 ニコニコ漫画のインフラ構成についてにある通り、ニコニコ漫画は4つのプロダクトによって運用されています。 このうち本記事の対象となるのは、Rubyを利用している「新バックエンド」と「課金サブシステム」になります。 今回、Rubyのバージョンが3.2.0になったことでYJITが実験段階ではなくなりました。*1 ニコニコ漫画のバックエンドシステム内では複雑な処理も多く、恩恵に与ることを期待して更新を行いました。 結果として大きなパフォーマンスの向上が見られました。 はじめに 更新に関する作業 更新前後のパフォーマンス比較
次期Python、ついにJITコンパイラ搭載の見通し。「copy-and-patch」と呼ばれる新たなJITコンパイラの仕組みとは？
次期Python、ついにJITコンパイラ搭載の見通し。「copy-and-patch」と呼ばれる新たなJITコンパイラの仕組みとは？ 機械学習やAI処理の分野を中心に非常に高い人気のプログラミング言語である「Python」の次期バージョンに、処理速度の向上を目指したJITコンパイラが搭載される見通しです。 このJITコンパイラは、PythonコアデベロッパーのBrandt Bucher氏が提案し、実装しています。 そしてPython Software FoundationのフェローであるAnthony Shaw氏がブログ「Python 3.13 gets a JIT」で、このJITコンパイラについて解説しています。 これらの情報を元に、PythonのJITコンパイラがどのように実装されようとしているのか、少し紹介していきましょう。 RubyもJavaScriptもJITが高速化を実現してき
技術部の笹田（ko1）と遠藤（mame）です。クックパッドで Ruby (MRI: Matz Ruby Implementation、いわゆる ruby コマンド) の開発をしています。お金をもらって Ruby を開発しているのでプロの Ruby コミッタです。 本日 12/25 に、ついに Ruby 3.1.0 がリリースされました（Ruby 3.1.0 リリース ）。今年も Ruby 3.1 の NEWS.md ファイルの解説をします。NEWS ファイルとは何か、は以前の記事を見てください。 プロと読み解く Ruby 2.6 NEWS ファイル - クックパッド開発者ブログ プロと読み解くRuby 2.7 NEWS - クックパッド開発者ブログ プロと読み解くRuby 3.0 NEWS - クックパッド開発者ブログ 本記事は新機能を解説することもさることながら、変更が入った背景や苦労な
RubyのYJITコンパイラをShopifyが本番に投入、Railsアプリを高速化。Rubyも本格的にJITの時代へ
RubyのYJITコンパイラをShopifyが本番に投入、Railsアプリを高速化。Rubyも本格的にJITの時代へ ECサイト構築サービスを提供するShopifyは、Ruby 3.2に搭載されているYJITコンパイラを同社の本番環境に投入し、Railsベースで構築された同社サービスの性能改善を実現したと明らかにしました。 YJITコンパイラはShopifyが開発を進めてきたRubyのJITコンパイラで、大規模なRailsアプリケーションにおいてより高い性能向上を目指して開発されたものです。 一昨年末のRuby 3.1でメインラインにマージされ、昨年末に登場したRuby 3.2ではさらに改善が進められて本番環境にも耐えるようになったと説明されており、今回Shopify自身がそれを実証した形になりました。 If you’re a keen Rubyist, you may have hear
より高速なRubyのWebAssembly実装「Ruvy」、Shopifyがオープンソースで公開。Ruby仮想マシンとRubyアプリを組み合わせてビルド
より高速なRubyのWebAssembly実装「Ruvy」、Shopifyがオープンソースで公開。Ruby仮想マシンとRubyアプリを組み合わせてビルド 昨年（2023年）12月にリリースされた「Ruby 3.2」では、WebAssemblyによって実装されたRubyランタイム「Ruby.wasm」が正式版となりました。これによりWebブラウザや単体のWebAssemblyランタイムの上でRubyランタイムを実行し、Rubyプログラムを実行できるようになりました。 このRuby.wasmをベースに、さらに高速なRubyのWebAssembly実装となる「Ruvy」が、Shopifyからオープンソースとして公開されました。 Calling all #Ruby developers! Explore a new tool for leveraging Ruby to create #WebAs
Ruby 3.3がリリースされた。YJITには非常に多くの改善が含まれたリリースだったが、 NEWS解説記事やリリースパーティーでは 2点しか触れられなかったので、この記事ではRuby 3.3でYJITがどう改善されたかについて解説する。 YJITは既に実用段階 YJITはRuby 3.1で導入されたが、Ruby 3.2の時点でexperimentalのマークが外れ、実用段階となった。 Ruby 3.2では、以下のような企業で性能改善が報告された。 DeNA: 40% 高速化 GMOペバボ: 18% 高速化 STORES: 6.5-7.5% 高速化 Timee: 10% 高速化 メドピア: 2.8% 高速化 BOOK☆WALKER: 20-30% 高速化 Discourse: 15.8-19.6% 高速化 Lobsters: 26% 高速化 CompanyCam: 20-40% 高速化 弊
こちらはTimee Advent Calendar 2023 シリーズ1の25日目の記事になります。 昨日は @tomoyuki_HAYAKAWA による Swift Concurrency AsyncStreamを使ってみる #Swift - Qiita でした。 タイミーでバックエンドエンジニアをしている id:euglena1215 です。 メリークリスマス🎄 みなさんの手元にはプレゼントは届いているでしょうか。 Ruby の世界では Ruby コミッターサンタさんがクリスマスプレゼントとして新しい Ruby バージョンをリリースしてくれます。 今年は Ruby 3.3 ですね。個人的には 3.3 の YJIT がどれだけ速くなるのか楽しみです。 また、新しいバージョンのリリースにはアップグレードがつきものです。アップグレードせずには新しいバージョンの恩恵を受けることはできません。
Ruby 3.2.0 リリース
Posted by naruse on 25 Dec 2022 Ruby 3.2.0 が公開されました。Ruby 3.2では多くの機能を追加するとともに、様々な改善が行われています。 WASIベースのWebAssemblyサポート WASIベースのWebAssemblyへのコンパイルがサポートされました。これにより、ブラウザやサーバーレスエッジ環境、その他のWebAssembly/WASI環境でCRubyのバイナリが利用できるようになります。現在この移植版はThread API以外のbasic testとbootstrap testをパスしています。 Background もともとWebAssembly (Wasm)が導入されたのは、プログラムをブラウザの上で安全かつ高速に実行するためでした。しかし、様々な環境で安全かつ効率的にプログラムを実行するという目的は、Webだけでなく一般的なアプ
RubyのJITコンパイラYJITを開発している弊社Shopifyでは、社内で最もトラフィックが多いストアフロントのアプリにRuby 3.3 (master) をデプロイして平均レスポンスタイムが16%高速化、社内で最も大きなアプリであるモノリスにRuby 3.2をデプロイして平均レスポンスタイムが9%高速化している。他の会社でも、YJITを本番で有効にしたら高速化したという事例をちらほら目にした。 一方で必ずしも良い報告ばかりではなく、YJITを有効化したらメモリを使い切ってしまったりだとか、遅くなったみたいな報告も目に入ることがある。こういった問題は我々も多かれ少なかれ経験しており、それぞれ適切に対処することで解決できたため、その知見を共有する。*1 メモリを使い切ってしまった時 zenn.dev YJITを有効化すると、YJITが生成する機械語に加えて、それに関するメタデータもメモリ
僕はRustでRubyのJITを書く仕事をしているのだが、去年の12月くらいから、趣味ではRubyでRubyのJITを書いている。 それまではC言語でコード生成を行なうMJITを5年くらいメンテしていたのだが、先月、Rubyで機械語を直接アセンブルするRJITに差し替えた。 github.com なので、今Rubyのmasterブランチには、会社で業務として開発しているRust製のYJITと、僕が趣味で開発しているRuby製のRJITの2つのJITコンパイラが存在している。余談だが、JITの開発をしすぎてRubyの作者であるまつもとさんのコミット数を最近抜いた。 なぜMJITをやめたのか MJITも結構がんばっていて、去年開発していたRuby 3.2ではMJITのコンパイラの実装をCからRubyにフルスクラッチした上、バックグラウンド処理をpthreadからfork + SIGCHLDで行
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自作PC2023: Ryzenをやめた - k0kubun's blog
Re: OSSで世界と戦うために - k0kubun's blog
プロと読み解く Ruby 3.1 NEWS - クックパッド開発者ブログ
Ruby 3.3でYJITを今すぐ有効にすべき理由 - k0kubun's blog
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RJIT: RubyでRubyのJITコンパイラを書いた - k0kubun's blog