Erlangとは何だったのか : DSAS開発者の部屋
タイトルは釣りです。 methane です。 8/20(土)にLL Planetesに行ってきました。 今年は JavaScript 一色と言っていいほど、 JavaScript の存在が大きくなっており、 そのなかでも特に Node.js の話題が多かったように思います。 「Node.jsとはなんだったのか」というセッションでは主にコールバックチェーン型プログラミング vs 軽量スレッドを使った手続き型プログラミングの話題や各言語におけるライブラリなどが 紹介されていたのですが、以前個人的な興味でいくつかの言語とライブラリで echo server を実装していたので、他にも興味を持っておられる方のために公開します。 いろんな言語でEcho Server@github 参考に、簡単なベンチマーク結果も載せておきます。各言語・フレームワークで完全に同じものを 実装しているわけではないし、エ
PyPy 1.6 - kickass panda
We're pleased to announce the 1.6 release of PyPy. This release brings a lot of bugfixes and performance improvements over 1.5, and improves support for Windows 32bit and OS X 64bit. This version fully implements Python 2.7.1 and has beta level support for loading CPython C extensions. You can download it here: http://pypy.org/download.html What is PyPy? PyPy is a very compliant Python interpreter
Kbi PythonSpeedUp
Python の高速化 Python の実行速度は，簡単なベンチマークで比較した限りでは，スクリプト言語(とか動的型付け言語)の 中では中庸だと思う．しかし何でも Python で書いていると，もう少し速く動いて欲しいと感じることがある． 拡張モジュールを手で書くなり、 SWIG の類を使う以外にも以下のようなアプローチがある。 まず Psyco を試し，まだ速度が要るなら C や Fortran で書いたものを呼び出すという感じだろうか。 Psyco http://psyco.sourceforge.net/ JIT コンパイラのような仕組みで高速化を試みるモジュール． x86 用(x86_64 は残念ながらサポート していない)．Python ソース冒頭や main() の最初において， try: import psyco except ImportError: pass else:
PyPyの論文つぶやき
Ryotaro Ikeda @chlere 今回はlanguage-specificな特徴量をいかにしてMeta-Tracingで扱うかについて述べられています (via : http://t.co/miqpeba ) #pypy 2011-08-15 11:26:20 Ryotaro Ikeda @chlere Pythonで簡単にVMを作りたい！->RPythonで作れるPyPyというFWを作りました！->JITは言語の実装に寄らないようにRPythonそのものを対象にしちゃうよ！->あれ、データモデルの部分にもJITが入り込むからすげー早くなっちゃった （いまここ） #pypy 2011-08-15 15:59:05
See the PyPy JIT In Action - Slashdot
Posted by timothy on Saturday August 13, 2011 @06:12PM from the hey-those-are-good-cat-names dept. derGoldstein writes "Project PyPy is an alternative implementation of Python, with the main advantage being a Just In Time (JIT) compiler which speeds up your code considerably. They've announced the first public release of jitviewer, which is a visualization tool that helps you understand how your c
[VM][JIT]Brainf*ckで学ぶスクリプト言語処理系高速化。インタプリタ→VMインタプリタ→JITコンパイラ。 - hogelogの日記
スクリプト言語処理系を高速化したくてしたくてたまらない少年少女に届け。表題の通りスクリプト言語処理系の高速化について書きます。対象言語はBrainf*ckにします。Brainf*ckというのは Brainf*ck Brainfuck - Wikipedia というような言語です。要は処理系を実装するのが簡単なおもちゃ言語。おもちゃ言語ゆえに他のどんな実用的スクリプト言語処理系にも出てくるような基本的な処理だけでできているので、Brainf*ck処理系の高速化で有用なテクニックは他の処理系でもうんたらかんたら。 じゃあまず叩き台になるような処理系を書いてみましょう。言語はC++です。JavaだのPythonだので高速な処理系を記述するテクニックやらなんやらというのもありますけども、まずはごく簡単にCPUやらメモリといったものと仲の良い言語で記述することで理解を深めましょう。本当はC言語の方が
![[VM][JIT]Brainf*ckで学ぶスクリプト言語処理系高速化。インタプリタ→VMインタプリタ→JITコンパイラ。 - hogelogの日記](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2769bb4727fa549a477e8806ecae7ad9c2303ec3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F12704346814673895633%2F12921228815733205071%2F1411114774)
Motivating JIT Compiler Generation — PyPy v1.5 documentation
This is a non-technical introduction and motivation for PyPy’s approach to Just-In-Time compiler generation. Overview¶ Writing an interpreter for a complex dynamic language like Python is not a small task, especially if, for performance goals, we want to write a Just-in-Time (JIT) compiler too. The good news is that it’s not what we did. We indeed wrote an interpreter for Python, but we never wrot
How fast PyPy really is?
Martijn Faassen used to ask "how fast is PyPy", so we added the --faassen option to compile toolchain to enable all the optimizations we had. Back then, we didn't have a JIT and PyPy's interpreter was quite a bit slower than CPython's (it still is), but the situation has changed quite drastically since the introduction of the JIT. We even had to remove --faassen command line option! So, let's repe
TraceMonkey の技術解説資料を公開しました | Mozilla Japan ブログ
Mozilla Corporation のスタッフ Brendan Eich が 昨年 8 月 に発表 して以来、多くの方から Firefox 3.1 に搭載予定の新 JavaScript エンジン TraceMonkey にご注目いただいております。 しかしこれまで TraceMonkey とその採用技術 Tracing については、Adobe Corporation、カリフォルニア大学、Mozilla Corporation の各スタッフが Blog などで解説してきましたが、英語で書かれている上に非常に専門的だったり部分的な解説ばかりで、少々敷居が高かったかと思います。 そこで、JavaScript をどのように高速化していっているのか、TraceMonkey で採用する技術を中心として、概要をまとめた資料を作成してみました。 JavaScript やプログラミングの知識がなければな
PyPy - Automatic Generation of VMs for Dynamic Languages
Google Tech Talks November, 14 2007 In Search of Speed and Flexibility. PyPy and the Art of Generating Virtual Machines We all want our favorite dynamic language to be faster, to be even more dynamic and to pick up nifty ideas from its peers. But this is so much work! There ought to be a better way to implement dynamic languages that enables growth and necessary change with less effort and mor
Tutorial Part 2: Adding a JIT
This is the second part of a tutorial written by Andrew Brown. The first part described how to write an interpreter with PyPy. Adding JIT Translating RPython to C is pretty cool, but one of the best features of PyPy is its ability to generate just-in-time compilers for your interpreter. That's right, from just a couple hints on how your interpreter is structured, PyPy will generate and include a J
Pythonからlibtccを使って C言語ソースをJIT実行 | BoxHeadRoom
＜＜追記＞＞ いろいろ試した結果、ひとつの文をコンパイルし終わるたびにtcc_deleteを呼び出して、一回 ライブラリをリセットしてやらないといけないみたい。 今回のコードだと使いにくいので、あとで書き直しますー この記事の続きです tccのインストール 今回はPythonからlibtccを呼び出し、C言語のソースプログラムをネイティブの機械語にコンパイルして実行するためのラッパークラスを書きます。(win32用) こちらのモジュールを参考にしました。 Cinpy – C in Python 方法としては二つ考えられまして -PythonからC言語の関数に文字列を渡して実行。 主な処理はC言語で書く （こっちも書きました） -Python側でlibtccの関数を実行する 今回は、２番目の方法にしました。 そのほうが、クラスなども使えますし、多分、細かいところを改良しやすいんじゃなかろうか
Nitro - Wikipedia
この項目では、JavaScriptレンダリングエンジンについて説明しています。そのほかのニトロについては「ニトロ」をご覧ください。 Nitro（ニトロ）とは、AppleのウェブブラウザのSafari 4に搭載されているJavaScriptエンジン。JITコンパイラにより、非常に高速にJavaScriptを実行することが可能であり、前バージョンのSafari 3と比較して4.2倍の速度とされる。またIE 7より最大30倍、Firefox 3よりも3倍以上速く実行するとされている[1]。元々、WebKitのプロジェクトでSquirrelFish Extremeと呼ばれていたJavaScriptエンジンの、Appleでの名称である[2]。 脚注[編集] ^ アップル、Safari 4を発表 — 世界最速、最も革新的なブラウザ 新しいNitroエンジンにより、JavaScriptの実行速度が４倍以
次期Firefoxの新JavaScriptエンジンは「TraceMonkey」 | パソコン | マイコミジャーナル
WebブラウザFirefoxの次期バージョンに、新JavaScriptエンジン「TraceMonkey」が採用される。Mozilla Foundation CTOを務めるBrendan Eich氏のブログ「Brendan Eich's Roadmap Updates」で米国時間の23日、明らかにされたもの。 TraceMonkeyは、現行のSpiderMonkeyに代わるFirefox用JavaScriptエンジン。SpiderMonkeyをベースにジャストインタイム (JIT) コンパイラを追加、JavaScriptの処理を飛躍的に向上させていることが特徴。Adobeから寄贈を受けたソースコードをもとに開発が進められていたJavaScriptエンジン「Tamarin Tracing」、およびJITエンジン「Nanojit」の強化版であり、現在コード名「Shiretoko」としてα版が公開
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JIT powered Python engine PyPy is "catching up" - The H Open: News and Features
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Trace Monkey
IonMonkey：Mozillaの新しいJavaScript JITコンパイラ
