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Fork 自微軟的 Pyjion 專案的 Python 3.10 + JIT 方案

在 Hacker News 上看到「Pyjion – A Python JIT Compiler (trypyjion.com)」這個專案，也是一個想要透過 JIT 加速 Python 的專案：

Pyjion is a drop-in JIT Compiler for Python 3.10. It can be pip installed into a CPython 3.10 installation on Linux, Mac OS X, or Windows.

看了一下是從微軟的 Pyjion 專案 fork 出來的，原來的專案最後一次 commit 是一年前，而且專案也已經標示為 archived (read-only mode)，但有留下轉移的說明，也就是上面提到的專案：

Development has moved to https://github.com/tonybaloney/Pyjion

可以看到大部分的效能都已經進入改善階段 (很多導入 JIT 的專案在初期時會先變慢)：

跟其他的 JIT 方案相比，Pyjion 的目標是高度相容現有 Python 的程式，包括各種 extension，這點的確是在用 PyPy 這些軟體時的痛點沒錯...

看起來透過 pip 裝好後就可以直接 import 進來用，後續就會生效：

import pyjion; pyjion.enable()

另外提一下，翻 Hacker News 留言的時候翻到這個害我笑出來，有夠新 XD

zatarc 3 days ago | unvote | prev | next [–]

Pyjion requires: CPython 3.10 and .NET 6

.NET 6 Release: 19 hours ago (https://github.com/dotnet/core/blob/main/release-notes/6.0/6...)

... ok.

YJIT 帶給 Ruby 大量的效能提昇

在 Hacker News 首頁上看到的消息，由 Shopify 贊助的 YJIT 被 Ruby 官方接受了：「Merge YJIT: an in-process JIT compiler (github.com/ruby)」。

YJIT currently provides average speedups of 23% over the CRuby interpreter on realistic benchmarks, and near-instant warm-up time.

實做 YJIT 的 Maxime Chevalier-Boisvert 在他自己的 blog 上有提到這次的實做：「YJIT: Building a New JIT Compiler Inside CRuby」，裡面選擇的方法是他的 PhD 論文：「Simple and Effective Type Check Removal through Lazy Basic Block Versioning」。

可以看到在六月寫文章的時候，改善其實還沒這麼大，而且作者提到有不少可以再提昇的空間：

That being said, according to our benchmarks, we’ve been able to achieve speedups over the CRuby interpreter of 7% on railsbench, 19% on liquid template rendering, and 19% on activerecord.

Currently, only about 50% of instructions in railsbench are executed by YJIT, and the rest run in the interpreter, meaning that there is still a lot we can do to improve upon our current results.

本來的 MJIT 看起來會慢慢淡出...

Facebook 推出了 Hermes，為了 React Native 而生的 JS Engine

Facebook 提供了一個對 React Native 最佳化的 JS engine：「Hermes: An open source JavaScript engine optimized for mobile apps, starting with React Native」。

裡面有提到兩個比較重要的的部份是 No JIT 與 Garbage collector strategy，針對行動裝置的特性而設計：避免 JIT 產生的 overhead，以及降低記憶體使用量。

官方給的改善主要也都是偏這兩塊：

不過沒有提到 CPU usage 會上升多少，只是帶過去：

Notably, our primary metrics are relatively insensitive to the engine’s CPU usage when executing JavaScript code.

對於 Facebook 也許是可以接受的數量，但對於其他人就沒概念了... 要入坑的人自己衡量這部份的風險 XD