7

数値/科学アプリケーションに numpy/scipy で unladen-swallow を使用した人はいますか? あなたの経験では大幅に高速ですか？どんな意見も素晴らしいでしょう。

4

3 に答える 3

5

Unladen Swallow の経験が豊富な人はまだ誰もいないので (開発者を除いて)、それについて議論できる人をたくさん見つけるのは難しいでしょう。また、Unladen Swallow ( LLVMを使用してビルド) を CPython ランタイムとマージするという話もありますが、すべてがより安定するまでは、何かが動くターゲットになるでしょう。

Unladen Swallow にはベンチマークがありますが、numpy と scipy は含まれていません。 開発者自身が説明しているように、「... numpy のコア ルーチンは C で実装されているため、numpy のような拡張モジュールのパフォーマンスは面白くありません」。

要するに、 と の適切なコードを書いている場合、そのnumpyコードscipyは Unladen Swallow の下では「大幅に速く」実行されません。これは、既に仮想マシン レベルで実行されているためです。numpyとの悪いコードを書いている場合はscipy、コードを修正してから最初の文を参照する必要があります。

于 2010-02-25T22:07:19.793 に答える
1

それはより速いはずです。私は自分でテストしたことはありませんが、pycon から戻ったばかりで、numpy やその他のパッケージによるパフォーマンスの向上について言及した unladen-swallow について話しました。トークはこちらからご覧いただけます。

于 2010-02-24T22:47:17.603 に答える
1

質問について、答えではありません： 

Total runtime = python + numpy + interface,  
                cpython/unladenswallow + mostlyC + interface.

これら 3 つの分割方法に関する実際のデータがなければ、20 70 10、40 40 20 ? 1 つ以上のベンチマークの場合、どちらが上であるかを判断する
方法はありません。

于 2010-02-26T11:47:49.253 に答える