Python が遅いと思われる場合、この AI アナライザーは最適化の検出と提案に役立ち、OSDI で最優秀論文を受賞しました。

近年、誰もが名前を知っているプログラミング言語があり、それを学べばプログラミングマスターになれるとネット上でも説かれています。パイソンです。 Python の学習は宝物のようなものです。読み書きが簡単で、強力な互換性があり、豊富なライブラリがあり、幅広い用途に使用できます。データと機械学習の時代に非常に人気があります。 Python はどれだけ優れていても、遅すぎるという欠点があります。 C++、Fortran、Java などのプログラミング言語は数多くありますが、Python で書かれたプログラムはそれらに比べて遅いことで有名です。 Emery Berger 率いるマサチューセッツ大学アマースト校のコンピューター科学者のチームは、Scalene と呼ばれる Python プロファイラーを立ち上げました。関連研究「SCALENE による Python パフォーマンスの問題の三角測量」が、USENIX オペレーティング システム設計および実装カンファレンス (OSDI) で最優秀論文賞を受賞しました。 Emery Berger 氏は、Python は他の言語に比べて 100 ～ 1000 倍遅く、一部のタスクでは Python では 60,000 倍の時間がかかる可能性があると述べました。また、Scalene は、Python が遅れている箇所を正確に特定するのに効果的で、プログラマーがトラブルシューティングを行ってコードを簡素化し、パフォーマンスを向上させることができます。このプロジェクトはオープンソースでもあり、約 100,000 の GitHub スターが付いています。

1. プロジェクトアドレス: https://github.com/plasma-umass/scalene

2. 論文アドレス: https://arxiv.org/pdf/2212.07597.pdf

Scalene: 高性能 Python分析 Python は非効率であることで知られています。この問題を解決するために、プログラマーはプロファイラーを使用してプログラム内の非効率な領域を特定できます。

Scalene は、Python 用の高性能 CPU、GPU、メモリ プロファイラーです。他の Python アナライザーではできないことを実行します。 Scalene は他のプロファイラーよりも桁違いに高速に実行され、より詳細な情報が提供されます。また、最適化の推奨に AI を使用した最初のプロファイラーでもあります。

コンピューターの速度はもはや向上しておらず、将来の速度向上はハードウェアよりも効率的なプログラミングに依存することになります。

Scalene は高速かつ正確です。インストルメンテーションや Python のトレース ツールに依存するのではなく、サンプリングを使用します。オーバーヘッドは通常 10 ～ 20% を超えません (通常はそれ以下)。

使用ガイド まず、OpenAIキーを入力する必要があります。

有効なキーを入力した後、任意の行の横にあるボルト (⚡) またはコード領域全体の爆発 (?) をクリックして、推奨される最適化を生成します。提案された最適化をクリックしてクリップボードにコピーします。

最適化の提案

ボルトまたは爆発を複数回クリックして、さまざまな最適化の提案を生成できます。

• エメリー・バーガーについて

エメリー・バーガーは、マサチューセッツ大学アマースト校の情報およびコンピューターサイエンス学部の教授です。彼は 2002 年にテキサス大学オースティン校でコンピューター サイエンスの博士号を取得しました。

バーガー教授は、マイクロソフト リサーチおよびカタルーニャ工科大学 (UPC)/バルセロナ スーパーコンピューティング センター (BSC) で客員研究員を務めてきました。彼の研究対象には、プログラミング言語、ランタイム システム、オペレーティング システムが含まれており、特にシステムの信頼性、セキュリティ、パフォーマンスの向上に重点を置いています。

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