🥇ডিপমাইন্ড ওপেন-সোর্স S6, CPython-এর জন্য JIT কম্পাইলার বাস্তবায়ন সহ একটি লাইব্রেরি

ডিপমাইন্ড, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে তার উন্নয়নের জন্য পরিচিত, S6 প্রকল্পের সোর্স কোড খুলেছে, যা পাইথন ভাষার জন্য একটি JIT কম্পাইলার তৈরি করেছে। প্রকল্পটি আকর্ষণীয় কারণ এটি একটি এক্সটেনশন লাইব্রেরি হিসাবে ডিজাইন করা হয়েছে যা স্ট্যান্ডার্ড CPython এর সাথে একীভূত করে, CPython এর সাথে সম্পূর্ণ সামঞ্জস্যতা নিশ্চিত করে এবং দোভাষী কোডের পরিবর্তনের প্রয়োজন হয় না। প্রকল্পটি 2019 সাল থেকে বিকশিত হচ্ছে, কিন্তু দুর্ভাগ্যবশত এটি বন্ধ হয়ে গেছে এবং আর উন্নয়নশীল হচ্ছে না। যেহেতু তৈরি করা উন্নয়নগুলি পাইথনের উন্নতির জন্য কার্যকর হতে পারে, তাই কোডটি ওপেন সোর্স করার সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়েছিল। JIT কম্পাইলার কোডটি C++ এ লেখা এবং এটি CPython 3.7 এর উপর ভিত্তি করে। এবং Apache 2.0 লাইসেন্সের অধীনে ওপেন সোর্স করা হয়।

এটি সমাধান করতে পারে এমন কাজের পরিপ্রেক্ষিতে, পাইথনের জন্য S6 জাভাস্ক্রিপ্টের জন্য V8 ইঞ্জিনের সাথে তুলনা করে। লাইব্রেরিটি বিদ্যমান বাইটকোড ইন্টারপ্রেটার হ্যান্ডলার ceval.c এর নিজস্ব বাস্তবায়নের সাথে প্রতিস্থাপন করে যা কার্যকর করার গতি বাড়াতে JIT সংকলন ব্যবহার করে। S6 বর্তমান ফাংশনটি ইতিমধ্যেই কম্পাইল করা হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করে এবং যদি তাই হয়, তাহলে কম্পাইল করা কোড এক্সিকিউট করে এবং যদি না হয়, CPython ইন্টারপ্রেটারের মতোই বাইটকোড ইন্টারপ্রিটেশন মোডে ফাংশন চালায়। ব্যাখ্যার সময়, কার্যকর করা নির্দেশাবলী এবং ফাংশনের সাথে যুক্ত কলের সংখ্যা গণনা করা হয় যা প্রক্রিয়া করা হচ্ছে। একটি নির্দিষ্ট মাইলফলক পৌঁছানোর পরে, ঘন ঘন কার্যকর করা কোডের গতি বাড়ানোর জন্য একটি সংকলন প্রক্রিয়া শুরু করা হয়। সংকলন একটি মধ্যবর্তী স্ট্রংজিট প্রতিনিধিত্বে বাহিত হয়, যা, অপ্টিমাইজেশনের পরে, asmjit লাইব্রেরি ব্যবহার করে লক্ষ্য সিস্টেমের মেশিন নির্দেশাবলীতে রূপান্তরিত হয়।

কাজের চাপের প্রকৃতির উপর নির্ভর করে, সর্বোত্তম পরিস্থিতিতে S6 নিয়মিত CPython এর তুলনায় 9.5 গুণ পর্যন্ত পরীক্ষা সম্পাদনের গতি বৃদ্ধি দেখায়। রিচার্ডস টেস্ট স্যুটের 100টি পুনরাবৃত্তি চালানোর সময়, একটি 7x স্পিডআপ পরিলক্ষিত হয়, এবং Raytrace পরীক্ষা চালানোর সময়, যার মধ্যে প্রচুর পরিমাণে গাণিতিক গণনা জড়িত, একটি 3-4.5x গতি পরিলক্ষিত হয়।

S6 ব্যবহার করে অপ্টিমাইজ করা কঠিন কাজগুলির মধ্যে রয়েছে এমন প্রকল্প যা C API ব্যবহার করে, যেমন NumPy, সেইসাথে বৃহৎ সংখ্যক মানগুলির প্রকারগুলি পরীক্ষা করার প্রয়োজনীয়তার সাথে সম্পর্কিত ক্রিয়াকলাপগুলি। পাইথন ইন্টারপ্রেটারের S6 এর নিজস্ব অপ্টিমাইজড ইমপ্লিমেন্টেশন ব্যবহারের কারণে রিসোর্স-ইনটেনসিভ ফাংশনগুলির একক কলের জন্যও নিম্ন কর্মক্ষমতা পরিলক্ষিত হয় (উন্নয়ন ব্যাখ্যা মোড অপ্টিমাইজ করার পর্যায়ে পৌঁছেনি)। উদাহরণস্বরূপ, আনপ্যাক সিকোয়েন্স পরীক্ষায়, যা অ্যারে/টুপলগুলির বড় সেট আনপ্যাক করে, একটি একক কলের সাথে 5 গুণ পর্যন্ত মন্থরতা থাকে এবং একটি চক্রীয় কলের সাথে CPython থেকে 0.97 হয়।

উত্স: opennet.ru