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
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
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
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Python crunches numbers faster with PyPy 4.0
Python-Interpreter PyPy 4.0 freigegeben - Pro-Linux
PyPy 4.0.0 — PyPy documentation
PyPy 4.0.0 Released – A Jit with SIMD Vectorization and More | Hacker News
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