几年前samequestion来了，Apple是否更新了提交规则以允许在提交的应用程序中使用JITter？opensmalltalk-vm比非JITting版本快大约十倍，甚至applewatch也有足够的ram可以轻松运行它。 最佳答案 Apple的政策没有改变。需要PROT_WRITE|的应用程序PROT_EXEC页面未获准用于商店，而JIT需要它。我看到了两种解决方法:使用AOT，而不是JIT:修改Cog，以便它可以将jitted代码存储到文件。在运行覆盖测试的同时在开发机器上执行此操作你的应用程序。那应该jit所有的代码。将
我想知道我的HotSpotJava无VM参数调用是否使用-client、-server或分层编译选项运行。当我不提供VM参数时，默认选择哪个？有没有办法输出有关正在运行的JIT编译器的诊断信息？ 最佳答案 假设这是热点:-XshowSettings:vm例如，在我的Windows机器上我得到以下输出:VMsettings:Max.HeapSize(Estimated):1.77GErgonomicsMachineClass:clientUsingVM:JavaHotSpot(TM)64-BitServerVM
所以我想对一些基本的Java功能进行基准测试，以便为这个问题添加一些信息:Whatisthegainfromdeclaringamethodasstatic.我知道编写基准有时并不容易，但这里发生的事情我无法解释。请注意，我对如何解决此问题不感兴趣，但对为什么会发生这种情况感兴趣*测试类:publicclassTestPerformanceOfStaticVsDynamicCalls{privatestaticfinallongRUNS=1_000_000_000L;publicstaticvoidmain(String[]args){newTestPerformanceOfStati
当我测量我的Java应用程序的吞吐量时，我发现随着时间的推移性能提高了50%:对于前10万条消息，我每秒收到约3,000条消息对于第二个10万条消息，我每秒收到约4,500条消息。我相信性能会随着JIT优化执行路径而提高。不保存JIT编译的原因是“JVM执行的优化不是静态的，而是动态的，基于数据模式和代码模式。很可能这些数据模式将在应用程序的生命周期内发生变化，从而导致缓存优化达不到最佳效果。”但是，我知道这些数据模式在我的应用程序生命周期内不会改变，甚至在多个应用程序生命周期内也不会改变。那么我怎样才能在HotSpotJVM中“保存”这些性能提升呢？另请参阅相关的question和d
我知道Microsoft.NET使用CLR作为JIT编译器，而Java有Hotspot。它们之间有什么区别？ 最佳答案 它们是非常不同的野兽。正如人们指出的那样，CLR在执行一段MSIL之前先编译为机器代码。除了典型的死代码消除和内联私有(private)优化之外，这还允许它利用目标机器的特定CPU架构(尽管我不确定它是否这样做)。这也会对每个类造成影响(尽管编译器相当快，而且许多平台库只是Win32API之上的一个薄层)。HotSpot虚拟机采用了不同的方法。它规定大部分代码很少执行，因此不值得花时间编译它。所有字节码都以解释模式
正如我们所知，一些JIT允许对对象初始化进行重新排序，例如，someRef=newSomeObject();可以分解为以下步骤:objRef=allocatespaceforSomeObject;//step1callconstructorofSomeObject;//step2someRef=objRef;//step3JIT编译器可能会重新排序如下:objRef=allocatespaceforSomeObject;//step1someRef=objRef;//step3callconstructorofSomeObject;//step2也就是说，step2和step3可以被J
我用python编写了一个语言分析器/解析器/编译器，稍后应该在LLVMJIT-VM(使用llvm-py)中运行。前两个步骤现在非常简单，但是(即使我还没有开始编译任务)我看到一个问题，当我的代码想要调用Python代码(通常)，或者与Python词法分析器交互时/parser/compiler(特别是)分别。我主要担心的是，代码应该能够在运行时将额外代码动态加载到VM中，因此它必须从VM内部触发Python中的整个词法分析器/解析器/编译器链。首先:这是否可能，或者虚拟机启动后是否“不可更改”？如果是，我目前看到3种可能的解决方案(我愿意接受其他建议)“突破”虚拟机并使其可以直接调用
什么时候应该使用@vectorize？我尝试了@jit并显示了下面的那部分代码，fromnumbaimportjit@jitdefkma(g,temp):k=np.exp(-(g+np.abs(g))/(2*temp))returnk但我的代码没有加速算法。为什么？ 最佳答案 @vectorize用于编写可以一次将一个元素(标量)应用于数组的表达式。@jit装饰器更通用，可以处理任何类型的计算。文档中有对其他好处的详细讨论:http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/user/vectorize
在过去的一周里，我一直在询问有关此堆栈的相关问题，以尝试找出我不了解的关于在Python中将@jit装饰器与Numba结合使用的问题。但是，我碰壁了，所以我只写下整个问题。当前的问题是计算成对大量段之间的最小距离。这些段由它们的3D起点和终点表示。在数学上，每个段都被参数化为[AB]=A+(B-A)*s，其中s在[0,1]中，A和B是段的起点和终点。对于两个这样的线段，可以计算出最小距离并给出公式here.我已经在另一个thread上暴露了这个问题，并且给出的答案涉及通过向量化问题来替换我的代码的双循环，但是这会遇到大量段的内存问题。因此，我决定坚持使用循环，并改用numba的jit。
我试图并行化在许多独立数据集上运行的蒙特卡洛模拟。我发现numba的并行guvectorize实现仅比numbajit实现快30-40%。我在Stackoverflow上找到了这些(1、2)可比较的主题，但它们并没有真正回答我的问题。在第一种情况下，执行速度因回退到对象模式而变慢，在第二种情况下，原始发布者没有正确使用guvectorize-这些问题都不适用于我的代码。为了确保我的代码没有问题，我创建了这段非常简单的代码来比较jit和guvectorize:importtimeitimportnumpyasnpfromnumbaimportjit,guvectorize#bothfun
