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
A JIT for Regular Expression Matching
This is part 2 of a series, see Part 1 for an introduction. In this post I want to describe how the JIT generator of the PyPy project can be used to turn the elegant but not particularly fast regular expression matcher from the first part into a rather fast implementation. In addition, I will show some speed measurements against various regular expression implementations. Again, note the disclaime
First results of the JIT
Hi all, Just a quick note to tell you that we are progressing on the JIT front. Here are the running times of the richards benchmark on my laptop: 8.18 seconds with CPython 2.5.2; 2.61 seconds with pypy-c-jit (3x faster than CPython); 1.04 seconds if you ignore the time spent making assembler (8x faster than CPython); 1.59 seconds on Psyco, for reference (5x faster that CPython). Yes, as this tabl
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言語のJITコンパイラをその言語自身で作る事の意義とは
