Unladen Swallow的最后时光

Unladen Swallow项目试图将LLVM优化引入CPython运行时,但最终宣告失败并停止开发。该项目曾计划通过引入LLVM运行时架构提高Python执行效率,然而LLVM的设计更适合静态语言,无法有效优化Python这类动态语言。团队现转向PyPy,该运行时自定义了JIT以提升性能。

unladen swallow尝试将LLVM优化引入到CPython运行时,但是去年却没有取得重大进展。现在,一篇回顾unladen swallow的文章已经确认了这个项目的死亡,不会再进行开发。

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它的目标曾经是多么野心勃勃;引入LLVM运行时架构作为CPython的解释器,然后将其作为一个选项,能够在JIT编译的时候打开。LLVM被用在一些高端项目中,例如全新的Clang模块编译器以及LLDB调试器,这些都在Apple的Xcode4中被采用。这些高端用户案例看起来非常诱人:

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最开始选择使用LLVM是因为那个时候我们都没用x86汇编语言的丰富经验,而我们又真的希望能够支持x86和x86_64,如果可能的话,将来也希望支持ARM架构。我们也坚信LLVM是一个更加健壮的JIT,起码比现在看起来应该健壮很多。Apple就在其产品中使用了JIT引擎,我们认为这是一个积极的信号,它表示LLVM也能够在我们的项目中很好工作。使用LLVM帮助我们很快地起步,但是它却很快成为了我们的负担,我们不得不在修复大量的对JIT进行支持的bug中结束我们的工作。不过它也给我们提供了诸多特性的支持,我们不需要开发新特性,但是我们也需要时间来做这件里程碑式的工作。
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众所周知,编译器工具链是非常难以做到完美无bug的;最近有一篇论文的主题就是寻找和理解C编译器bug,它展示了一些在工具链不断开发和完善的过程中发现的非常著名的bug。不过,unladen swallow的这些问题却和这篇论文关系不大,它更多和例如Python这些解释性语言本身的性质相关,而不是单纯的代码问题:

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不幸的是,从设计之初,LLVM就是被作为一个静态编译器,优化器以及后端。LLVM的代码生成和优化功能非常优秀,但是开销非常昂贵。这些优化都是着力于类似于C这样的静态语言生成的中间表示。而大多数对Python的优化却需要更高层的知识,例如程序在前一个迭代中是如何执行的,LLVM并不能在此发挥作用。
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在JVMJIT中使用的很多优化技术都需要了解程序是如何运行的,这样才能更好地在数据收集之后执行后续JIT操作。这个功能的最大好处就是方法调用的内联化;但是,我们也要明白JVM并不能够在程序执行前静态地完成这项工作,相反,一些其他的优化技术简化代码直到产生内联方法。例如运行一个基于Python的JIT,那么将函数调用内联化将是一个加速性能的非常关键的技术,这些同样需要一些时间来将这个技术加入到LLVM架构中。

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(值得提及的是,LLVM现在正在进行更强大的随机测试,这个消息是在2010年11月的LLVM开发者大会上宣布的)

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但是,这些对unladen swallow都无济于事。也许问题可能出现在资助上;大多数Python的用户都不会在性能要求非常严格的任务中使用Python,所以优化并不会太多。其次,CPython的关键开发者们对于LLVM和产生的结果兴趣寥寥,甚至有可能在默认选项中禁用并且在未来放弃这个功能。

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VMKit的目的是在LLVM运行时上构建高层语言,它的特性包括对象支持,自动内存管理,不过这个工具是服务于Java或者.NET运行时。

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unladen swallow小组现在将所有的精力转到PyPy上。这个是另外一个Python运行时,它自定义了JIT以加速执行效率。Python提速需要考虑的问题之一便是并不是所有的代码都是“纯”Python;有许多原生扩展是使用C编写,这就需要妥善处理。(使用Java实现的Python运行时,Jython就不直接支持CPython中利用C实现的特性,而是会使用Java重新实现)但是和其他解释语言一样,也许最影响执行效率的便是全局解释锁,它阻碍了多线程Python代码的运行。很不幸的是,PyPy或者unladen swallow都不能改变这个现实。

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LLVM2.9预计于下周发布。不过这并不代表着其他的项目,例如Rubinius,将会使用LLVM作为运行时引擎。

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查看英文原文:The Last Flight of the Unladen Swallow

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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