Після 30 місяців роботи над JIT-компілятором Python він все ще повільніший за інтерпретатор
Кен Джин, розробник ядра CPython, який працює над оптимізацією JIT-компілятора, заявив, що після двох з половиною років роботи «JIT працює все ще повільніше за інтерпретатор або приблизно на цьому ж рівні». Про це пише DevClass.
JIT-компілятор включили в Python 3.13 у жовтні 2024 року. Спочатку передбачалось, що він гарантуватиме прискорення від 2% до 9%. Але Джин розповів, що «насправді все складніше».
Частково проблема полягає в тому, що Python 3.13 має більше одного інтерпретатора. У документації пояснюється, що під час виконання інтерпретатор Python «починає зі спеціалізованого байт-коду першого рівня», але коли він бачить повторне використання того самого коду, «він перетворюється на нове суто внутрішнє проміжне представлення (IR), яке називається IR другого рівня». Це IR другого рівня краще підходить для JIT-компіляції в машинний код. Однак існує також інтерпретатор другого рівня, який «здебільшого призначений для налагодження ранніх етапів конвеєра оптимізації». Деякі порівняння продуктивності проводяться між кодом, скомпільованим JIT, та інтерпретатором другого рівня, що вводить в оману, оскільки «це не порівнюється з фактичним інтерпретатором CPython».
Ще однією складністю є те, що продуктивність CPython залежить від компілятора, який використовується для його збірки. Джин пояснює, що при збіранні за допомогою сучасного компілятора, такого як Clang 20, інтерпретатор часто перевершує JIT. Однак, якщо використовується старий компілятор, такий як GCC 11, JIT може бути на рівні або навіть швидшим за інтерпретатор.
Наступна версія Python 3.14 зараз перебуває в розробці, реліз заплановано на жовтень 2025 року. На запитання, чи покращиться продуктивність JIT, Джин відповів, що цього можна буде очікувати «у деяких випадках», але загалом «JIT 3.14 майже не має основних функцій оптимізатора порівняно з 3.13». Однак буде покращення генератора коду.
Google має намір об'єднати операційні системи ChromeOS та Android в єдину платформу для настільних комп'ютерів…
OpenAI додала в ChatGPT нову функцію «дослідження покупок», яка допоможе користувачам у процесі обрання найкращого…
Дослідження компанії кібербезпеки CrowdStrike показало, що LLM-модель DeepSeek-R1 створює більше вразливостей безпеки в коді, якщо…
Amazon пропонує своїм розробникам відмовитися від інструментів генерації коду від сторонніх компаній на користь власного…
Anthropic випустила нову LLM-модель Claude Opus 4.5. Стверджується, що це найкраща модель у світі для…
Інструмент кодування LingGuang від китайської компанії Ant Group менше ніж за тиждень досяг першого мільйона…