Google hat den neuen JIT-Compiler Maglev vorgestellt, dessen schrittweise Einführung für Chrome-Nutzer am 5. Juni mit der Version 114 beginnen wird. Der JIT-Compiler zielt darauf ab, hochleistungsfähigen Maschinencode für häufig verwendeten JavaScript-Code schnell zu generieren. Die Aktivierung von Maglev führte zu einer Leistungssteigerung von 7,5% im Jetstream-Test und von 5% im Speedometer-Test.
Darüber hinaus wurde die allgemeine Wachstumstendenz der Leistungsfähigkeit von Chrome erwähnt:
- Im Speedometer-Test, der sich auf die Bewertung der Reaktionsfähigkeit des Browsers beim Arbeiten mit Websites und die Messung der Ausführungsgeschwindigkeit beliebter JavaScript-Bibliotheken konzentriert, hat sich die Punktzahl von Chrome von 330 auf 491 verbessert. Neben dem Übergang zu Maglev wurden auch andere Optimierungen berücksichtigt, die in den Veröffentlichungen des letzten Jahres (seit Version 101) vorgenommen wurden, wie zum Beispiel Optimierungen bei Funktionsaufrufen im JavaScript-Engine.
- Im Jetstream-Test, der darauf abzielt, die Leistung von fortschrittlichen Webanwendungen in JavaScript und WebAssembly zu überprüfen, ermöglichte die Verwendung von Maglev, eine Punktzahl von 330 zu erreichen (eine Verbesserung um 7,5%).
- Im MotionMark-Test, der die Fähigkeit des Grafiksystems des Browsers überprüft, Informationen mit hoher Bildrate darzustellen, haben sich die Ergebnisse im Vergleich zum Vorjahr verdreifacht. Seit Jahresbeginn haben die Entwickler über 20 Optimierungen vorgeschlagen, die die Grafikverarbeitung in Chrome beschleunigen, von denen bereits die Hälfte in den Code der stabilen Versionen integriert wurde. Beispielsweise wurde die Leistungsfähigkeit der Canvas-Bearbeitung verbessert, es wurden Optimierungen auf Basis der Codeprofilierung implementiert, das Scheduling der Aufgaben auf der GPU wurde optimiert, die Performance bei der Schichtung (Komposition) wurde gesteigert, ein neuer Algorithmus für dynamisches MSAA (Multisample Anti-Aliasing) wurde realisiert und die Rasterisierung von 2D-Canvas wurde in separate Prozesse ausgelagert, um die Operationen parallelisieren zu können.
Quelle: opennet.ru
