julia 言語 由来 5

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C言語と条件をそろえ、配列境界検査を行わないようにするため、@inboundsをつけてみると、以下のように命令数と分岐命令数が減ります。, 命令数は一ループ当たり2命令、分岐命令数は一ループ当たり1命令減りました。この減った分は、比較命令と分岐命令ということになります。, 分岐命令数から察するにループアンローリングは行われていないようですが、Juliaで書いたコードをJITコンパイルした結果はほぼ最適です。, 「浮動小数点数を足すだけのプログラム」の速度がC言語で書いた場合とJuliaで書いた場合で変わることはありませんでした。, *1:ほかの言語では数値計算ができないとか遅いとか言っているわけではありませんが、あまり見かけないですね。最近はC++で書かれたソフトウェアもちらほら見かけ始めました(知っているところではALPSとか)。, lpha_zさんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか?, Powered by Hatena Blog

数値計算に強いプログラミング言語と言えば従来FortranとC言語でしたが、近年Pythonのように書けて実用上十分な速度を達成できるJuliaが人気を集めているようです*1。, Juliaは動的言語ですが、(1) 型推論を行うためfor文などでいちいち型検査するPythonより速い (2) JITコンパイルされるので関数に切り出した場合に高速、といった点が高速化に寄与しています。, 「C言語で書いたほうが速いに決まっている」などの決めつけはよくないので、実際に計測してみます。, そもそもベンチマークのソースコードが提示されていないので議論のしようがないのですが、「浮動小数点数を足すだけ」という文章を私が解釈したコードは以下の通りになります。, メモリアクセスの速度が測りたいわけではないので、配列のサイズはL1キャッシュに乗る程度の大きさとしました。, 数値上はJuliaのほうがほんのわずかに遅くなっていますが、C言語は事前コンパイルが必要でそれに0.2秒ほどかかることを考慮に入れると速度は同じと言ってよいでしょう。, そもそもこのベンチマークの速度はレイテンシに支配されているため、それなりの最適化がかかっていれば速度が変わるわけはないのです。, C言語コードをコンパイルした結果は以下のようになっており、ループ一周は7命令です。アセンブリ上でのループ一周は元のソースコードの二周分に相当しています(アンローリングされています)。 イメージスキャンやランタイム保護などコンテナのライフサイクル全般をカバー、Aqua Security Softwareが展開するセキュリティ新機軸, コンテナ環境のモニタリングやセキュリティ対策を一気通貫で提供、世界300社以上に採用が進むSysdigの真価, コンテナ領域で存在感を強めるNGINX、OpenShiftとの親和性でKubernetes本番環境のセキュリティや可用性を追求, CNDT 2020にNGINXのアーキテクトが登壇。NGINX Ingress ControllerとそのWAF機能を紹介, DXの実現にはビジネスとITとの連動が必須 ― 日本マイクロソフトがBizDevOpsラウンドテーブルを開催, Azureとのコラボレーションによる、これからのワークスタイルとは― Developers Summit 2020レポート, JuliaCon 2020 | State of Julia | Jeff Bezanson & Stefan Karpinski, JuliaCon 2020 | Interactive notebooks ~ Pluto.jl | Fons van der Plas, 初のオンライン開催! チュートリアル、カンファレンス、スプリントに加え、スタンプラリーなど新たな試みも。PyCon JP 2020レポート【前編】, 米アクイアCTO ドリス・バイタルトが登壇! これは配列の境界検査を毎回行っているためです。 この中には直列に依存したaddsd命令が2つあるので、ループ一周当たり6cycleかかることになります。 C言語をコンパイルした結果のperfのサイクル数、命令数、分岐命令数は、これらと整合します。, 一方Juliaの方はサイクル数こそほぼ一緒ですが、命令数がかなり多くなっています。 Julia> x^2 + 2x - 1 特徵5: C, C++, Fortran との親和性の高さ. Juliaは十分計算速度が早いのですが、 既存のCやC++,Fortranのコードを使いたい時があります。 Juliaは言語の機能として、 CやC++, Fortranのコードの呼び出しをサポートしています。 2018年10月20日、第8回目となるイベント「JuliaTokyo」が開催されました。技術計算を得意とする新しい汎用プログラミング言語であるJulia。その知見と共有しJuliaの普及を促すため、実際にJuliaを用いているエンジニアたちが一堂に会し、自身の事例を語りました。

ジュリア (英語: Julia, フランス語: Julia, イタリア語: Giulia, ポルトガル語: Júlia) は、ヨーロッパ系の女性名。ローマのユリウス氏族 (Julius, gens Julia) に由来する。.

2018年10月20日、第8回目となるイベント「JuliaTokyo」が開催されました。技術計算を得意とする新しい汎用プログラミング言語であるJulia。その知見と共有しJuliaの普及を促すため、実際にJuliaを用いているエンジニアたちが一堂に会し、自身の事例を語りました。プレゼンテーション「Juliaを用いたタンパク質のエントロピー計算」に登場したのは、omi_dev氏。すでに発表されているエントロピー解析の理論を、Juliaを用いて実装する方法とその成果について解説します。講演資料はこちら, omi_dev氏(以下、omi_dev):では『Juliaを用いたタンパク質のエントロピー計算』という題で発表させていただきます。サトウタカアキと申します。, Twitterはomi_devというアカウントでいろいろやってまして。今大学院のM1です。先ほど発表されたサトウさんのラボ見学に行ったら「Juliaはいいぞ」と言われてJuliaを始めました。, やっていることとして、研究は生物物理です。主にタンパク質のシミュレーションとか、あとは趣味で競技プログラミングを多少やっていて。今度のコドフェスの本選に出場が決定いたしました。, 今回発表するテーマが、下のほうの細々した論文のエントロピーを解析するので、理論だけ載ってるから実装してくれ、ということで実装します。, したものがこちらになります。ちょっと出すと時間があれなんですけど。GitHubで大文字でBILABって検索していただければたぶん出るんじゃないかなと思います。, なにをしたかと言うと、エントロピー計算って非常にガバガバな部分が多くて。今までのやり方はいろいろと改善手法があったんですが、どれも温度安定性が非常に良くないという問題がありました。今回めちゃくちゃいい方法が出たのでそれをやってみます。, どこが画期的だったかと言うと、シミュレーションって三次元で行うので、当たり前ですが三次元座標で出てきます。それをタンパク質の内部座標、つまり結合の長さと角度と二面角で表すと、系全体としての並進・回転以外の3n-六次元をキープできます。, 結果として、物理的にある程度正しい座標計を導入することができるというのが、タンパク質業界で内部座標と表現されます。ここからエントロピーの式にぶち込んで計算すると良いよっていう話でした。, ところがこれをJuliaでやろうとすると非常に大変です。なんでかと言うと、そのシミュレーションの結果が100ギガくらいあって、前処理かましてもギガバイト単位から落ちません。, このパーサを書きたくないので、PythonのライブラリにMDAnalysisというのがありまして、こちらをPyCall経由で使ってJuliaを数値型で無理やり持ってきました。, ではなぜわざわざJuliaで書いたのか、Pythonで書かなかったのかと言うと、1つにはやはり競技プログラミングの趣味に由来します。, 使えなくはないんですよ。Juliaが存在するところがあって。ところが制限時間2秒なんですね。Juliaを起動すると1秒ちょっとかかるので、わりと無理です。, なので今回論文を読んでみてちょっと競プロ的なことを使えそうだな。例えばBFSやったりとか。累積和を書いてたんですけど、なんか気づいたら消えてたんですけど。ここらへんをJuliaで書きたかったというのが趣味のほう。, 実益としましては、やはり内積外積の計算が山ほどあって、それをサクサク書ける。あとはforループを回してもPythonとは違ってわりと早いです。, あと1番びっくりしたのが、対称行列の行列式のlogという補正項の部分が2行で書ける。, 上の行でSymmetricでパタンってやって、下の行でlogabsdetっていう行列式の内部関数を使って行列式のlogのほうだけを持ってくるみたいなことを。ただこの2行がたぶん1番重い部分ですね。, 結果としましては、ごめんなさい、まだ論文が出てないので具体的な数値が一切書けないんですけど。とりあえず動きました。, 手法からして内部座標使ったりしてぜんぜん違ったんですけど、普通に2、3倍速くらい速くて、BILAB一同かなり驚きました。Juliaはすばらしいと。, ただ1番大事な妥当性なんですが、既存手法よりはマシで、最初の図で出しましたここの1番いいほうで1パーセント切るくらいの誤差っていうところまではちょっと再現しきれなくて。, いろいろ見てみたんですが、補正する項がうまくいってないと。バージョン0.6だと動いてたんですけど、0.7以降でここが0に飛んじゃうっていうのが潰せてなくて。たぶんここを潰せばもうちょいマシになるのですが、まだ手がつけられてない状況です。, まとめとしましてはJuliaの売りである数値計算の速さというのを自分の研究のうえで役立たせることができました。, ただ、こういう非常にマイナーな、とりあえず実装するみたいなのは誰もやっていないことなので欲しけりゃ自分でやるしかないな、っていうのは実務上でも体感した次第です。, iOSはSwiftで、AndroidはKotlinで 「LINEマンガ」のアプリを支える開発言語たち, 分散学習にはHorovodを使う 文献から学ぶクラウド機械学習のベストプラクティス, 大企業にはさまざまな問題解決の機会がある メガベンチャーの地方開発拠点で働くという選択肢, Kubernetesトラブル原因特定を容易にするロギング強化機能 富士通のエンジニアが考えたその課題と解決策, 食べログの基盤をいかに安全に運用するか VM運用からKubernetes運用に安全に移行する方法, フィギュアスケートのジャンプ回転不足を判定してみる スポーツにおける映像分析の難しさ, 世の中にない新しいサービスを作っていく LINEのOfficial Account 開発室の魅力とは, どんなに先進的な手法でも運用が回らなければ意味がない サイバーエージェントのSREがKubernetesを導入した理由, 「DNN-HMM」から「End-to-End」へ LINEが取り組む音声認識のしくみ, あらゆるモノが安全につながれば世界は変わる ビットキーの認証認可プラットフォームが目指すシームレスにつながる社会, Juliaのデータ処理パッケージを比較してみた  DataFramedMeta・JuliaDB・Queryverse Part1, 機械学習×名古屋×Julia Juliaとの出会いとこれまでにやってきたこと Part1.

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