프로그래밍 언어 Julia 1.9 사용 가능

고성능, 동적 타이핑 지원 및 병렬 프로그래밍을 위한 내장 도구와 같은 품질을 결합한 프로그래밍 언어 Julia 1.9가 출시되었습니다. Julia의 구문은 MATLAB과 유사하며 일부 요소는 Ruby 및 Lisp에서 차용되었습니다. 문자열 조작 방법은 Perl을 연상시킵니다. 프로젝트 코드는 MIT 라이선스에 따라 배포됩니다.

언어의 주요 특징:

• 고성능: 프로젝트의 주요 목표 중 하나는 C 프로그램에 가까운 성능을 달성하는 것입니다. Julia 컴파일러는 LLVM 프로젝트를 기반으로 하며 많은 대상 플랫폼에 대해 효율적인 기본 기계어 코드를 생성합니다.
• 객체 지향 및 함수형 프로그래밍 요소를 포함한 다양한 프로그래밍 패러다임을 지원합니다. 표준 라이브러리는 무엇보다도 비동기 I/O, 프로세스 관리, 로깅, 프로파일링 및 패키지 관리를 위한 기능을 제공합니다.
• 동적 타이핑: 스크립팅 프로그래밍 언어와 마찬가지로 이 언어에서는 변수 유형에 대한 명시적인 정의가 필요하지 않습니다. 대화형 모드를 지원합니다.
• 유형을 명시적으로 지정하는 선택적 기능.
• 수치 계산, 과학 계산, 기계 학습 시스템 및 데이터 시각화에 탁월한 구문입니다. 계산 병렬화를 위한 다양한 숫자 데이터 유형 및 도구를 지원합니다.
• 추가 레이어 없이 C 라이브러리에서 함수를 직접 호출하는 기능.

Julia 1.9의 주요 변경 사항:

• 새로운 언어 기능
  • "setproperty!(::Module, ::Symbol, x)"를 사용하여 다른 모듈에서 할당이 이루어지도록 허용합니다.
  • 최종 위치가 아닌 다중 할당이 허용됩니다. 예를 들어 문자열 "a, b..., c = 1, 2, 3, 4"는 "a = 1; b…, = 2, 3; c = 4". 이는 Base.split_rest를 통해 처리됩니다.
  • 단일 문자 리터럴은 이제 문자열 리터럴과 동일한 구문을 지원합니다. 저것들. 구문은 Char 유형에서 허용하는 잘못된 UTF-8 시퀀스를 나타낼 수 있습니다.
  • 유니코드 15 사양에 대한 지원이 추가되었습니다.
  • 이제 튜플과 명명된 문자 튜플의 중첩된 조합을 유형 매개변수로 사용할 수 있습니다.
  • 전역 변수를 단독으로 읽고 쓰기 위한 새로운 내장 함수 "getglobal(::Module, ::Symbol[, order])" 및 "setglobal!(::Module, ::Symbol, x[, order])". 이제 전역 변수에 액세스할 때 getfield 메서드보다 getglobal 메서드를 선호해야 합니다.
• 언어 변경
  • 이제 버전 1.7에 도입된 "@invoke" 매크로를 내보내서 사용할 수 있습니다. 또한 이제 "x" 인수에 대해 유형 주석이 생략된 경우 "Any" 대신 "Core.Typeof(x)" 메서드를 사용합니다. 이는 인수로 전달된 유형이 올바르게 처리되기 위해 필요합니다.
  • 버전 1.7에 도입된 "invokelatest" 함수와 "@invokelatest" 매크로 내보내기가 활성화되었습니다.
• 컴파일러/런타임 개선
  • 첫 번째 실행까지의 시간이 크게 단축되었습니다(TTFX - 첫 번째 실행까지의 시간). 이제 패키지 사전 컴파일은 네이티브 코드를 "pkgimage"에 저장합니다. 즉, 사전 컴파일 중에 생성된 코드는 패키지가 로드된 후 다시 컴파일할 필요가 없습니다. "--pkgimages=no" 옵션을 사용하면 pkgimages 모드 사용을 비활성화할 수 있습니다.
  • 유형 추론의 XNUMX차 복잡성이라는 알려진 문제가 수정되었으며 일반적으로 추론은 더 적은 메모리를 사용합니다. 자동 생성된 긴 함수(예: 편미분 방정식 및 대규모 인과 모델이 포함된 ModelingToolkit.jl)가 있는 일부 극단적인 사례는 훨씬 빠르게 컴파일됩니다.
  • 유형별 인수가 아닌 호출은 이제 다양한 유형의 디스패치 후보가 있는 경우에도 삽입 또는 정적 해결을 위해 통합 분할 최적화될 수 있습니다. 이는 "@nospecialize-d" 호출 사이트를 정적으로 해결하고 재컴파일을 방지함으로써 개체 유형이 완전히 정적으로 해결되지 않는 특정 상황에서 성능을 향상시킬 수 있습니다.
  • 기본 모듈에서 @pure 매크로의 모든 사용은 Base.@assume_효과로 대체되었습니다.
  • 일반적으로 f(args...)에 사용되는 유형보다 덜 구체적인 유형을 사용하여 호출(f, Invokesig, args...)을 호출하면 더 이상 패키지가 다시 컴파일되지 않습니다.
• 명령줄 매개변수 변경
  • Linux 및 Windows에서 "--threads=auto" 옵션은 이제 CPU 선호도를 기반으로 사용 가능한 프로세서 수를 결정하려고 시도합니다. 이는 일반적으로 HPC 및 클라우드 환경에서 설정되는 마스크입니다.
  • "--math-mode=fast" 옵션이 비활성화되었습니다. 대신 의미가 잘 정의된 "@fastmath" 매크로를 사용하는 것이 좋습니다.
  • "--threads" 매개변수의 형식은 이제 "auto | N[,auto|M]", 여기서 M은 생성할 대화형 스레드 수를 지정합니다(현재 자동은 1을 의미함).
  • "--heap-size-hint= 옵션이 추가되었습니다. ”는 활성 가비지 수집이 시작되는 임계값을 설정합니다. 크기는 바이트, 킬로바이트(1000KB), 메가바이트(300MB) 또는 기가바이트(1,5GB)로 지정할 수 있습니다.
• 멀티스레딩 변경 사항
  • "Threads.@spawn"에는 이제 ":default" 또는 ":interactive"라는 선택적 첫 번째 인수가 있습니다. 대화형 작업에는 낮은 대기 시간의 응답이 필요하며 짧거나 자주 수행되도록 설계되었습니다. 대화형 작업은 Julia를 시작할 때 지정된 경우 대화형 스레드에서 실행됩니다.
  • Julia 런타임 외부(예: C 또는 Java)에서 시작된 스레드는 이제 "jl_adopt_thread"를 사용하여 Julia 코드를 호출할 수 있습니다. 이는 "cfunction" 또는 "@ccallable" 진입점을 통해 Julia 코드를 입력하면 자동으로 발생합니다. 결과적으로 이제 스레드 수가 런타임에 변경될 수 있습니다.
• 새로운 라이브러리 기능
  • 새로운 "Iterators.Flatmap" 기능.
  • 새로운 "pkgversion(m::Module)" 함수는 "pkgdir(m::Module)"과 유사하게 특정 모듈을 로드한 패키지 버전을 가져옵니다.
  • "reduce(hcat, x::Vector{<:Vector})"를 모든 차원으로 일반화하고 반복자의 반복자를 허용하는 새로운 "stack(x)" 함수입니다. "stack(f, x)" 메서드는 "mapreduce(f, hcat, x)"를 일반화하며 더 효율적입니다.
  • 할당된 메모리의 전체 크기가 아닌 메모리 할당 수를 반환한다는 점을 제외하면 "@allocations"와 유사한 할당된 메모리 "@allocations"를 구문 분석하기 위한 새로운 매크로입니다.
• 도서관의 새로운 기능
  • "RoundFromZero"는 이제 "BigFloat" 이외의 유형에서도 작동합니다.
  • 이제 "Dict"를 "sizehint!"를 사용하여 수동으로 축소할 수 있습니다.
  • 이제 "@time"은 유효하지 않은 메서드를 다시 컴파일하는 데 소요된 시간의 비율을 별도로 나타냅니다.
• 표준 라이브러리의 변경 사항
  • Dict 및 기타 파생 개체(예: 키(::Dict), 값(::Dict) 및 Set)에 대한 반복 메서드의 동시성 문제를 해결했습니다. 이러한 반복 메서드는 이제 사전이나 집합을 수정하는 작업이 없는 한 무제한의 스레드에서 Dict 또는 Set에 대해 병렬로 호출될 수 있습니다.
  • 이제 조건자 함수 "!f"를 부정하면 익명 함수 대신 복합 함수 "(!) DF"가 반환됩니다.
  • 차원 조각 함수는 이제 여러 차원에서 작동합니다. "eachslice", "eachrow" 및 "eachcol"은 디스패치를 ​​허용하는 "Slices" 개체를 반환하여 보다 효율적인 메서드를 제공합니다.
  • 공개 API에 "@kwdef" 매크로를 추가했습니다.
  • "fld1"의 작업 순서 문제를 수정했습니다.
  • 이제 정렬은 항상 시간에 안정적입니다(QuickSort를 재설계).
  • 이제 "Base.splat"이 내보내집니다. 반환 값은 익명 함수가 아닌 "Base.Splat" 유형이므로 적절하게 추론할 수 있습니다.
• 패키지 관리자
  • "패키지 확장": Julia 세션에 로드된 다른 패키지에서 코드 조각 로드를 지원합니다. 이 애플리케이션은 "Requires.jl" 패키지와 유사하지만 사전 컴파일 및 구성 호환성이 지원됩니다.
• 선형대수학 라이브러리
  • 요소별 분할과의 혼동 위험으로 인해 스칼라 "a" 및 벡터 "b"가 포함된 "a / b" 및 "b \ a" 메서드가 제거되었습니다. 이는 "a * pinv(b)"와 동일합니다.
  • BLAS 및 LAPACK 호출은 이제 "libblastrampoline(LBT)"을 사용합니다. OpenBLAS는 기본적으로 제공되지만 다른 BLAS/LAPACK 라이브러리를 사용하여 시스템 이미지를 구축하는 것은 지원되지 않습니다. 대신 LBT 메커니즘을 사용하여 BLAS/LAPACK을 사용 가능한 다른 라이브러리 세트로 교체하는 것이 좋습니다.
  • "lu"는 새로운 산술 유형 및 교육 목적으로 사용하기 위해 XNUMX이 아닌 첫 번째 회전 요소를 선택하는 새로운 "RowNonZero()" 행렬 회전 전략을 지원합니다.
  • "normalize(x, p=2)"는 이제 스칼라를 포함한 모든 정규화된 벡터 공간 "x"를 지원합니다.
  • 이제 기본 BLAS 스레드 수는 ARM 아키텍처의 CPU 스레드 수와 동일하고 다른 아키텍처의 CPU 스레드 수의 절반입니다.
• Printf: 가독성을 높이기 위해 잘못된 문자열에 대한 오류 메시지를 재작업했습니다.
• 프로필: Chrome에서 지원하는 JSON 기반 ".heapsnapshot" 형식으로 파일을 캡처하는 새로운 "Profile.take_heap_snapshot(file)" 함수입니다.
• Random: 이제 randn 및 randexp가 rand를 정의하는 모든 AbstractFloat 유형에 대해 작동합니다.
• 교체
  • 이제 "Alt-e" 키 조합을 누르면 편집기에서 현재 입력이 열립니다. 콘텐츠(변경된 경우)는 편집기가 종료될 때 실행됩니다.
  • REPL에서 활성화된 현재 모듈 컨텍스트는 "REPL.activate(::Module)" 기능을 사용하거나 REPL에 모듈을 입력하고 "Alt-m" 키를 눌러 변경할 수 있습니다(기본적으로 Main). 콤비네이션.
  • 각 입력 및 출력에 대한 숫자를 인쇄하고 평가 결과를 Out에 저장하는 "번호 매기기 프롬프트" 모드는 "REPL.numbered_prompt!()"를 사용하여 활성화할 수 있습니다.
  • 탭 완성에는 사용 가능한 키워드 인수가 표시됩니다.
• SuiteSparse: "SuiteSparse" 솔버의 코드를 "SparseArrays.jl"로 이동했습니다. 이제 솔버는 "SuiteSparse.jl"에 의해 다시 내보내집니다.
• 스파스배열
  • 이제 SuiteSparse 솔버를 SparseArrays의 하위 모듈로 사용할 수 있습니다.
  • UMFPACK 및 CHOLMOD 스트림 보호 모드는 전역 변수를 제거하고 잠금을 사용하여 개선되었습니다. 멀티스레드 "ldiv!" 이제 UMFPACK 개체를 안전하게 실행할 수 있습니다.
  • 실험적 함수 "SparseArrays.allowscalar(::Bool)"를 사용하면 희소 배열의 스칼라 인덱싱을 비활성화하거나 활성화할 수 있습니다. 이 기능은 성능 문제의 일반적인 원인인 "SparseMatrixCSC" 객체의 무작위 스칼라 인덱싱을 감지하도록 설계되었습니다.
• 실패 또는 오류 발생 시 테스트 실행을 조기에 종료하는 테스트 모음을 위한 새로운 장애 조치 모드입니다. "@testset kwarg failurefast=true" 또는 "export JULIA_TEST_FAILFAST=true"를 통해 설정하세요. 이는 CI 실행 시 초기 오류 메시지를 받기 위해 필요할 수 있습니다.
• 날짜: 빈 문자열은 더 이상 유효한 "DateTime", "Dates" 또는 "Times" 값으로 잘못 구문 분석되지 않으며 대신 생성자 및 구문 분석에서 "ArgumentError" 오류가 발생하지만 "tryparse"는 아무것도 반환하지 않습니다.
• 분산 패키지
  • 이제 로컬 작업자 프로세스가 추가되면(예: "addprocs(N::Int)" 또는 명령줄 플래그 "-procs=N") 패키지 구성(활성 프로젝트, "LOAD_PATH", "DEPOT_PATH")이 전파됩니다.
  • 로컬 작업자 프로세스에 대한 "addprocs"는 이제 "env"라는 인수를 사용하여 환경 변수를 작업자 프로세스에 전달합니다.
• 유니코드: "graphemes(s, m:n)"은 "s"의 m번째부터 n번째 문자소까지의 하위 문자열을 반환합니다.
• DelimitedFiles 패키지는 시스템 라이브러리에서 제거되었으며 이제 사용하려면 명시적으로 설치해야 하는 별도의 패키지로 배포됩니다.
• 외부 종속성
  • Linux는 시스템 라이브러리 libstdc++의 버전을 자동으로 감지하고 최신 버전인 경우 이를 로드합니다. 시스템 버전에 관계없이 내장된 libstdc++를 로드하는 이전 동작은 "JULIA_PROBE_LIBSTDCXX=0" 환경 변수를 설정하여 복원할 수 있습니다.
  • "RUNPATH" 변수를 정의하지 못한 Linux의 라이브러리를 손상시킬 수 있는 "RPATH"를 julia 바이너리에서 제거했습니다.
  • 도구 개선: 이제 "MethodError" 및 메서드(예: "methods(my_func)")의 출력이 스택 추적에서 메서드가 출력되는 방식에 따라 형식이 지정되고 색상이 지정됩니다.

  출처 : opennet.ru