日记 2019-11-06

杂谈

签证的事情要收尾了…

然后今天神医说他回去当研究生了, bandwidth够了想来做点好玩的项目.

我立即给他讲了Restrain JIT的实现, 不愧是在Python技能上相当全面的选手, 很快就摸清楚了原理, 接下来希望他能好好实现闭包的JIT诶嘿.

闭包的JIT其实还是有一点挤牙膏式的性能问题的.

• Python的自由变量很多时候是只读的, 存储的时候, 完全可以做成type stable的. 但是因为是Cython后端, 又没有generic type(specifically, intensional type analysis), 相应的优化暂时没办法实现. 具体的问题示例, 就是

  def add(x):
      def addx(y):
          return x + y
      return addx
  

  的时候, 当 add 还未JIT过, 其返回的闭包 addx 存储自由变量 x 还是当作 object 类型在存. 即使之后 add 触发JIT, 已经返回的 addx 还是慢的版本.

• 即使自由变量是会被写的, 可能也是type stable的. 这个优化需要一定完成度的type infer, 暂时不考虑.

对于第一点我有点想法, 那就是咱们也在Python里造一套intensional type analysis, 提供runtime type representation.

闭包变量会使用 Cell 数据结构去表示

cdef class Cell:
    cdef object cell_contents

为了避免 cell_contents 是 object , 可以在构造的时候判断类型, 弄出 Cell[int] , Cell[MyJITableType] 这样的类型.

PS: 如果真搞出这一套东西, 那么就会有 JITList[T] vs. list 了.

PPS: 想了一下, 我觉得真行. 求python type在Cython端是0开销, 总开销大头是从 1 构造 Cell[Int](1) 的一个dispatch, JIT之后这dispatch有机会被消去.