डीपमाइंड खुला कोड S6, CPython के लिए JIT संकलक कार्यान्वयन के साथ पुस्तकालय

डीपमाइंड, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में अपने विकास के लिए जाना जाता है, ने S6 प्रोजेक्ट को ओपन-सोर्स किया है, जिसने पायथन भाषा के लिए एक JIT कंपाइलर विकसित किया है। परियोजना दिलचस्प है क्योंकि इसे एक विस्तार पुस्तकालय के रूप में डिज़ाइन किया गया है जिसे मानक सीपीथॉन के साथ एकीकृत किया जा सकता है, जो सीपीथॉन के साथ पूर्ण संगतता प्रदान करता है और दुभाषिया कोड के संशोधन की आवश्यकता नहीं है। यह परियोजना 2019 से विकसित हो रही है, लेकिन दुर्भाग्य से इसे बंद कर दिया गया और अब यह विकसित नहीं हो रही है। चूंकि निर्मित विकास पायथन में सुधार के लिए उपयोगी हो सकता है, इसलिए स्रोत ग्रंथों को खोलने का निर्णय लिया गया। JIT कंपाइलर कोड CPython 3.7 पर आधारित C++ में लिखा गया है। और Apache 2.0 लाइसेंस के तहत खुला है।

पायथन के लिए S6 जावास्क्रिप्ट के लिए V8 इंजन की तुलना उन कार्यों के संदर्भ में करता है जो इसे हल करते हैं। लाइब्रेरी मौजूदा cval.c बायटेकोड दुभाषिया हैंडलर को अपने स्वयं के कार्यान्वयन से बदल देती है जो निष्पादन को गति देने के लिए JIT संकलन का उपयोग करता है। S6 जाँचता है कि क्या वर्तमान फ़ंक्शन पहले से ही संकलित किया गया है और यदि ऐसा है, तो संकलित कोड को निष्पादित करता है, और यदि नहीं, तो फ़ंक्शन को CPython दुभाषिया के समान बायटेकोड व्याख्या मोड में चलाता है। व्याख्या क्रियान्वित होने वाले फ़ंक्शन से जुड़े निष्पादित निर्देशों और कॉलों की संख्या की गणना करती है। एक निश्चित मील के पत्थर तक पहुंचने के बाद, बार-बार निष्पादित कोड को गति देने के लिए संकलन प्रक्रिया शुरू की जाती है। संकलन स्ट्रांगजीत इंटरमीडिएट प्रतिनिधित्व में किया जाता है, जो अनुकूलन के बाद, asmjit लाइब्रेरी का उपयोग करके लक्ष्य प्रणाली के मशीन निर्देशों में परिवर्तित हो जाता है।

लोड की प्रकृति के आधार पर, इष्टतम परिस्थितियों में, S6 सामान्य CPython की तुलना में परीक्षण निष्पादन की गति में 9.5 गुना तक की वृद्धि प्रदर्शित करता है। रिचर्ड्स टेस्ट सूट के 100 पुनरावृत्तियों को चलाते समय, 7 गुना का त्वरण होता है, और रेट्रेस टेस्ट चलाते समय, जिसमें बड़ी मात्रा में गणितीय गणना होती है, यह 3-4.5 गुना तेज होता है।

ऐसे कार्य जिन्हें S6 के साथ ऑप्टिमाइज़ करना मुश्किल है, वे प्रोजेक्ट हैं जो C API का उपयोग करते हैं, जैसे कि NumPy, साथ ही बड़ी संख्या में मानों के प्रकारों की जाँच करने की आवश्यकता से संबंधित संचालन। पायथन दुभाषिया के S6 के स्वयं के गैर-अनुकूलित कार्यान्वयन के उपयोग के कारण संसाधन-गहन कार्यों की एकल कॉल के लिए भी खराब प्रदर्शन देखा गया है (विकास व्याख्या मोड अनुकूलन के चरण तक नहीं पहुंचा है)। उदाहरण के लिए, अनपैक अनुक्रम परीक्षण में, जो एक एकल कॉल के साथ सरणियों / टुपल्स के बड़े सेट को अनपैक करता है, 5 गुना तक की मंदी देखी जाती है, और चक्रीय कॉल के साथ, प्रदर्शन CPython से 0.97 है।

स्रोत: opennet.ru