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为什么Julia比Python快?因为天生理念就更先进啊

发布时间:2019-02-28 08:38 所属栏目:[建站] 来源:机器之心编译
导读:其实像以前 C 或其它主流语言在使用变量前先要声明变量的具体类型,而 Python 并不需要,赋值什么数据,变量就是什么类型。然而没想到正是这种类型稳定性,让 Julia 相比 Python 有更好的性能。 选择 Julia 的最主要原因:要比其他脚本语言快得多,让你拥

其实像以前 C 或其它主流语言在使用变量前先要声明变量的具体类型,而 Python 并不需要,赋值什么数据,变量就是什么类型。然而没想到正是这种类型稳定性,让 Julia 相比 Python 有更好的性能。

为什么Julia比Python快?因为天生理念就更先进啊

选择 Julia 的最主要原因:要比其他脚本语言快得多,让你拥有 Python/Matlab /R 一样快速的开发速度,同时像 C/Fortan 那样高效的运行速度。

Julia 的新手可能对下面这些描述略为谨慎:

  • 为什么其他语言不能更快一点?Julia 能够做到,其他语言就不能?
  • 你怎么解释 Julia 的速度基准?(对许多其他语言来说也很难?)
  • 这听起来违背没有免费午餐定律,在其他方面是否有损失?

许多人认为 Julia 快是因为它使用的是 JIT 编译器,即每一条语句在使用前都先使用编译函数进行编译,不论是预先马上编译或之前先缓存编译。这就产生了一个问题,即 Python/R 和 MATLAB 等脚本语言同样可以使用 JIT 编译器,这些编译器的优化时间甚至比 Julia 语言都要久。所以为什么我们会疯狂相信 Julia 语言短时间的优化就要超过其它脚本语言?这是一种对 Julia 语言的完全误解。

在本文中,我们将了解到 Julia 快是因为它的设计决策。它的核心设计决策:通过多重分派的类型稳定性是允许 Julia 能快速编译并高效运行的核心,本文后面会具体解释为什么它是快的原因。此外,这一核心决策同时还能像脚本语言那样令语法非常简洁,这两者相加可以得到非常明显的性能增益。

但是,在本文中我们能看到的是 Julia 不总像其他脚本语言,我们需要明白 Julia 语言因为这个核心决策而有一些「损失」。理解这种设计决策如何影响你的编程方式,对你生成 Julia 代码而言非常重要。

为了看见其中的不同,我们可以先简单地看看数学运算案例。

Julia 中的数学运算

总而言之,Julia 中的数学运算看起来和其他脚本语言是一样的。值得注意的一个细节是 Julia 的数值是「真数值」,在 Float64 中真的就和一个 64 位的浮点数值一样,或者是 C 语言的「双精度浮点数」。一个 Vector{Float64} 中的内存排列等同于 C 语言双精度浮点数数组,这都使得它与 C 语言的交互操作变得简单(确实,某种意义上 Julia 是构建在 C 语言顶层的),且能带来高性能(对 NumPy 数组来说也是如此)。

Julia 中的一些数学:

  1. a = 2+2 
  2. b = a/3 
  3. c = a÷3 #\div tab completion, means integer division 
  4. d = 4*5 
  5. println([a;b;c;d]) 

output: [4.0, 1.33333, 1.0, 20.0]

此外,数值乘法在后面跟随着变量的情况下允许不使用运算符 *,例如以下的计算可通过 Julia 代码完成:

  1. α = 0.5 
  2. ∇f(u) = α*u; ∇f(2) 
  3. sin(2π) 

output: -2.4492935982947064e-16

类型稳定和代码自省

类型稳定,即从一种方法中只能输出一种类型。例如,从 *(:: Float64,:: Float64) 输出的合理类型是 Float64。无论你给它的是什么,它都会反馈一个 Float64。这里是一种多重分派(Multiple-Dispatch)机制:运算符 * 根据它看到的类型调用不同的方法。当它看到 floats 时,它会反馈 floats。Julia 提供代码自省(code introspection)宏,以便你可以看到代码实际编译的内容。因此 Julia 不仅仅是一种脚本语言,它更是一种可以让你处理汇编的脚本语言!与许多语言一样,Julia 编译为 LLVM(LLVM 是一种可移植的汇编语言)。

  1. @code_llvm 2*5 
  2.  
  3. ; Function * 
  4. ; Location: int.jl:54 
  5. define i64 @"julia_*_33751"(i64, i64) { 
  6. top: 
  7.   %2 = mul i64 %1, %0 
  8.   ret i64 %2 

这个输出表示,执行浮点乘法运算并返回答案。我们甚至可以看一下汇编:

  1. @code_llvm 2*5 
  2.  
  3.     .text 
  4. ; Function * { 
  5. ; Location: int.jl:54 
  6.     imulq   %rsi, %rdi 
  7.     movq    %rdi, %rax 
  8.     retq 
  9.     nopl    (%rax,%rax) 
  10. ;} 

这表示*函数已编译为与 C / Fortran 中完全相同的操作,这意味着它实现了相同的性能(即使它是在 Julia 中定义的)。因此,不仅可以「接近」C 语言的性能,而且实际上可以获得相同的 C 代码。那么在什么情况下会发生这种事情呢?

关于 Julia 的有趣之处在于,我们需要知道什么情况下代码不能编译成与 C / Fortran 一样高效的运算?这里的关键是类型稳定性。如果函数是类型稳定的,那么编译器可以知道函数中所有节点的类型,并巧妙地将其优化为与 C / Fortran 相同的程序集。如果它不是类型稳定的,Julia 必须添加昂贵的「boxing」以确保在操作之前找到或者已明确知道的类型。

这是 Julia 和其他脚本语言之间最为关键的不同点!

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