#prog #performancetrap #video
"Performance Matters" by Emery Berger
Фактически презентация двух инструментов для анализа производительности.
Первый — Stabilizer. Производительность программ в немалой степени зависит от того, как данные располагаются в памяти, и от окружения, в котором программы запускаются. Автор видео ссылается на статью, которая показывает, что эффект этих переменных может быть весьма значителен и перекрывать даже разницу между оптимизированным и неоптимизированным кодом. Stabilizer в рантайме каждые пол-секунды меняет раскладку кода и данных в куче, что позволяет снимать профиль производительности с учётом всех возможных влияний раскладки кода. Из-за применимости в данном случае центральной предельной теоремы общее влияние раскладки описывается (для достаточно большого количества исследованных данных) нормальным распределением, что позволяет задействовать статистические методы для того, чтобы замерить, насколько вклад в изменение производительности обусловлен изменениями в коде. К сожалению, этот инструмент более активно не развивается.
Второй инструмент (более живой) — это coz, causal profiler. Этот профайлер позволяет ценой небольших аннотаций исходного кода оценить, насколько сильно изменение производительности одного компонента сказывается на производительности системы в целом. Так как просто взять и ускорить код невозможно, coz достигает требуемых эффектов за счёт замедления всех остальных компонентов. В видео рассказывается о том, как coz помог в реальных случаях, на какие неожиданные узкие места указывал и о том, насколько хорошо замеренные прибавки в производительности согласовывались с предсказаниями инструмента.
Забавно, что это видео я уже смотрел, Даня упоминал coz у себя на канале, но только сейчас наткнулся на него снова и выложил у себя.
"Performance Matters" by Emery Berger
Фактически презентация двух инструментов для анализа производительности.
Первый — Stabilizer. Производительность программ в немалой степени зависит от того, как данные располагаются в памяти, и от окружения, в котором программы запускаются. Автор видео ссылается на статью, которая показывает, что эффект этих переменных может быть весьма значителен и перекрывать даже разницу между оптимизированным и неоптимизированным кодом. Stabilizer в рантайме каждые пол-секунды меняет раскладку кода и данных в куче, что позволяет снимать профиль производительности с учётом всех возможных влияний раскладки кода. Из-за применимости в данном случае центральной предельной теоремы общее влияние раскладки описывается (для достаточно большого количества исследованных данных) нормальным распределением, что позволяет задействовать статистические методы для того, чтобы замерить, насколько вклад в изменение производительности обусловлен изменениями в коде. К сожалению, этот инструмент более активно не развивается.
Второй инструмент (более живой) — это coz, causal profiler. Этот профайлер позволяет ценой небольших аннотаций исходного кода оценить, насколько сильно изменение производительности одного компонента сказывается на производительности системы в целом. Так как просто взять и ускорить код невозможно, coz достигает требуемых эффектов за счёт замедления всех остальных компонентов. В видео рассказывается о том, как coz помог в реальных случаях, на какие неожиданные узкие места указывал и о том, насколько хорошо замеренные прибавки в производительности согласовывались с предсказаниями инструмента.
Забавно, что это видео я уже смотрел, Даня упоминал coz у себя на канале, но только сейчас наткнулся на него снова и выложил у себя.
YouTube
"Performance Matters" by Emery Berger
Performance clearly matters to users. For example, the most common software update on the AppStore is "Bug fixes and performance enhancements." Now that Moore's Law has ended, programmers have to work hard to get high performance for their applications. But…
🔥3👍2
#prog #python #video
"Python Performance Matters" by Emery Berger
Обзор профайлера для Python под названием Scalene, чем он лучше прочих профайлеров и как может помочь с конкретным кодом.
"Python Performance Matters" by Emery Berger
Обзор профайлера для Python под названием Scalene, чем он лучше прочих профайлеров и как может помочь с конкретным кодом.
YouTube
"Python Performance Matters" by Emery Berger (Strange Loop 2022)
It's 2022. Moore's Law and Dennard scaling have run out of steam, making it harder than ever to achieve high performance - especially in Python. This talk first explains in detail the unique challenges that Python poses to programmers. It then presents Scalene…
🔥1
Блог*
Сделал, performancetrap
Я вот думаю, может, автоматически добавлять хештег performancetrap к каждому посту с хештегом Python?
😁13👍1👌1
#prog #rust #rustlib
safe_cell
This crate exports the
The use case is similar to that of the standard library's
As the implementation is incredibly lightweight and does not make use of any additional synchronization primitives or dynamic borrow tracking, it has negligible overhead (and hence functions as a true "zero-cost abstraction").
safe_cell
This crate exports the
SafeCell type, a wrapper type that enables safe exterior mutability for arbitrary contents.The use case is similar to that of the standard library's
UnsafeCell type but, by virtue of being specialized for situations where it can be statically proven that no unsound access occurs, SafeCell is fully usable in safe code. In addition, the implementation is easily proven to be fully sound, making SafeCell a great alternative to UnsafeCell in safety-critical code.As the implementation is incredibly lightweight and does not make use of any additional synchronization primitives or dynamic borrow tracking, it has negligible overhead (and hence functions as a true "zero-cost abstraction").
🌚7
Блог*
Первый НГ, на котором пропустил куранты
На этот Новый год, кстати, тоже пропустил. Но на этот раз намеренно, не хотел лишний раз на рожу понятно кого смотреть и слушать скучную дичь, которую он втирает
👍10❤🔥2🤣2🤡1
