PyPy 4.0.1 — PyPy documentation
PyPy 4.0.1¶ We have released PyPy 4.0.1, three weeks after PyPy 4.0.0. We have fixed a few critical bugs in the JIT compiled code, reported by users. We therefore encourage all users of PyPy to update to this version. There are a few minor enhancements in this version as well. You can download the PyPy 4.0.1 release here: We would like to thank our donors for the continued support of the PyPy proj
PyPy 4.0 Released
PyPy 4.0.0 has been released, bringing a major update for the Python interpreter and JIT compiler. The new version adds SIMD vectorization support on x86, and improved functionality of numpy among other improvements. The new release is a major update of the PyPy python 2.7.10 compatible interpreter with a Just In Time compiler. The package provides an alternative way to compile and run Python prog
PyPy 4.0.1 released please update
We have released PyPy 4.0.1, three weeks after PyPy 4.0.0. We have fixed a few critical bugs in the JIT compiled code, reported by users. We therefore encourage all users of PyPy to update to this version. There are a few minor enhancements in this version as well. You can download the PyPy 4.0.1 release here: We would like to thank our donors for the continued support of the PyPy project. We woul
PyPy.js - PyPy Python in Your Browser
Imagine a future where you are building that rich, client-side web app. You start by creating some backend services in Flask or Node, an HTML page, throw in a few divs and uls, and then you type [script src="main.py" language="Python"]. That future might just be possible, for the right types of applications, with Ryan Kelly's pypy.js project. Links from the show: PyPy.js: What? How? Why? - PyCon 2
Python JIT Compiler PyPy 4 Brings SMD Vectorization, Performance Improvements, and more
Quantum Shift: Rewiring the Tech Landscape Teena Idnani explains the core concepts of quantum computing, its transformative potential across industries (pharmaceuticals, finance, etc.), and the current state of quantum technology. She addresses the threats (breaking RSA encryption) and opportunities, offering practical guidance on how software developers, architects, and engineering leaders can pr
PyPy 4.0登場 - SIMDベクトル化機能付きJIT搭載
PyPy is a fast, compliant alternative implementation of the Python language. PyPyチームは10月29日(米国時間)、「PyPy Status Blog: PyPy 4.0.0 Released - A Jit with SIMD Vectorization and More」において、高速Python実行環境「PyPy」の最新版となる「PyPy 4.0.0」の公開を伝えた。参照実装であるCPython 2.7.10と互換性があり、搭載されたJITによって参照実装版よりも高速に動作するという特徴がある。 「PyPy 4.0.0」は特にパフォーマンスの改善が注目されるバージョン。実行時にハードウェアをチェックして、利用できる場合にはSIMDベクトル化の機能を利用するといったコードが取り込まれている。事前にハードウェ
PyPy3 2.4.0を使ってみた - 偏った言語信者の垂れ流し
最近、仕事でPyPy3を試したりしているので、メモを書き残しておく。 PyPy - Welcome to PyPy インストール 今回はUbuntu 14.04LTSで試した。PyPy3はPPAリポジトリに無いので、Linux向けのコンパイル済みバイナリをダウンロードして使うことにした。 利用するときは、virtualenvでpypy3用の環境を作っている。 $ wget https://bitbucket.org/pypy/pypy/downloads/pypy3-2.4.0-linux64.tar.bz2 $ bzip2 -dc pypy3-2.4.0-linux64.tar.bz2|tar xf - $ sudo mv pypy3-2.4.0-linux64 /opt/ $ sudo ln -s /opt/pypy3-2.4.0-linux64/bin/pypy3 /usr/bin/
Python処理系「PyPy 4.0」リリース、起動時間を大きく改善 | OSDN Magazine
PythonによるPython実装を行っているPyPy開発チームは10月29日、「PyPy 4.0.0」を公開した。起動時間の改善、ベクタライゼーションなどが特徴となる。 PyPyはPython 2.7.1互換のPythonプログラム実行環境。PyPy 4.0は6月に登場した2.6系からのメジャーアップグレードとなる。バージョン番号については、Python 2.7および3.5との混乱を防ぐために3を飛ばして4.0にしたと説明している。 本バージョンでは内部で使用されているコード実行エンジン「RPython」の内部リファクタリングや一部コードの書き直しにより、起動時間を約20％効率化したという。メモリの使用も約20％削減が図れるとしている。 性能ではこのほか、最適化機能でベクトル化がサポートされた。CPUが備える並列演算機能（SIMD）を利用するコードを作成するもの。ハードウェアがSIMDに
PyPy 4.0.0 Released - A Jit with SIMD Vectorization and More
We’re pleased and proud to unleash PyPy 4.0.0, a major update of the PyPy python 2.7.10 compatible interpreter with a Just In Time compiler. We have improved warmup time and memory overhead used for tracing, added vectorization for numpy and general loops where possible on x86 hardware (disabled by default), refactored rough edges in rpython, and increased functionality of numpy. You can download
PyPy Status Blog
PyPy 4.0.0 We’re pleased and proud to unleash PyPy 4.0.0, a major update of the PyPy python 2.7.10 compatible interpreter with a Just In Time compiler. We have improved warmup time and memory overhead used for tracing, added vectorization for numpy and general loops where possible on x86 hardware (disabled by default), refactored rough edges in rpython, and increased functionality of numpy. You ca
PyPy memory and warmup improvements (2) - Sharing of Guards
Hello everyone! This is the second part of the series of improvements in warmup time and memory consumption in the PyPy JIT. This post covers recent work on sharing guard resume data that was recently merged to trunk. It will be a part of the next official PyPy release. To understand what it does, let's start with a loop for a simple example: class A(object): def __init__(self, x, y): self.x = x s
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Python JIT编译器PyPy 4引入SMD向量化并提升了性能_Python_Sergio De Simone_InfoQ精选文章
Python crunches numbers faster with PyPy 4.0
Python-Interpreter PyPy 4.0 freigegeben - Pro-Linux
Embedding PyPy (DEPRECATED) — PyPy documentation
PyPy 4.0.0 — PyPy documentation
PyPy 4.0.0 Released – A Jit with SIMD Vectorization and More | Hacker News
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tomo🐧@learning on Twitter: "@chezou 変数に型の無い動的言語ではどれも似たようなもんだと思いますよ。ただし、V8 は JIT あるので、その分有利かも。CPython には JIT は無いので。(PyPy にはある) 後、このコードなら Python3 対応は（私は）楽にできますよ welcome!"
PyPy Vectorization