jit

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    ホットスポットのJITの理由について私は考えています。私は主に最新のコンパイル段階(C2コンパイラ)に興味があります。 JavaのJITは最適化のアサーションに依存していますか?その場合、コードを実行できる例があると想像できます。アサーションを有効にしてを高速に実行します。例えば 、このようなコードの断片で: static int getSumOfFirstThree(int[] array) {

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    "nopython"モードを使用してPythonで関数をコンパイルしようとしています。 @numba.njitデコレータを使用するだけで型情報を提供しないときに関数がコンパイルされます。ここで はデコレータで関数定義が適用されるとの情報を入力して含まれています from numba import njit, float64, int64 @njit(float64(float64, int64

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    1、私はJIT中にホットスポットでクラスやメソッドをコンパイルするのにどれくらいの時間を費やしたのかを知りたい(タイムアウトの問題があり、コンパイル時間が長いと思われる)この時間をトレースするためのトレースフラグや他の方法はありますか? 2、メソッドが初めて実行された場合、コンパイルプロセスが全くないため、コンパイル時間は0になります。

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    numba.jitをPythonで使用する。 私はJIT型への通常の機能を変換して実行することができます。 from numba import jit def sum(a, b): return a+b func = jit(sum) print(func(1, 2)) 方法にこれを行うにはどのように?このようなもの(これはうまくいかず、なぜか分かります)。 from nu

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    私の現在のコードベースでは、複雑なifステートメントは代行コールで置き換えられることがよくあります。コードの構造のため、同じデリゲートがアプリケーションの過程で何度も呼び出されます。たとえば、パフォーマンス以来 class ExampleClass { private delegate double ExampleDelegate(double x, double y); p

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    複雑なリザーバ操作問題の最適化コードを開発しています。そのためには、多数の潜在的な解決策の目的関数を計算する必要があります。私は、Rosenbrock関数でオプティマイザをテストし、その速度を改善しようとしています。私は、forループ内の目的関数を計算することがコードのボトルネックの1つであることを知ったので、複数の決定変数に対して並列にこれを行う方法を開発しました。私は2つの目的関数計算機を持っ

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    Javaループから生成されたネイティブコードを理解しようとしています。ネイティブコードはC2コンパイラによって最適化する必要がありますが、私の簡単な例では最適化されていないようです。 これは私がhttps://wiki.openjdk.java.net/display/HotSpot/LoopPredicationの最小限の例でベースを書いたJavaメソッドです: 104 public stati

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    numbaのjitコンパイラで条件の配列を含む関数をコンパイルしようとすると、非常に時間がかかります。プログラムは基本的には from numba import jit import numpy as np @jit(nopython=True) def foo(a, b): valid = [ (a - 1 >= 0) and (b - 1 >= 0),