インライン展開入門 - Advanced Technology Lab
こんにちは。ATL客員研究員の門脇です。普段はMITのJuliaLabという組織のResearch Programmerとしてプログラミング言語Juliaのコンパイラの開発に携わっています。 今回はJulia言語がサポートするインライン展開についてのご紹介したいと思います。「インライン展開」や「インライン最適化」といった言葉はよく聞きますが、その中身についてはあまり知らない方も多いかもしれません。この記事では、そもそもインライン展開とはなにかそしてなんのために行われるのかといったところから説明し、インライン展開によりパフォーマンスが改善される例や、Juliaプログラマが利用可能なインライン展開に関するアノテーション、そしてJuliaコンパイラのインラインコストモデルについて簡単に説明します。 Note: English version of this post is available a
Julia言語開発におけるCI - Advanced Technology Lab
こんにちは。ATL客員研究員の門脇です。普段はMITのJuliaLabという組織のResearch Programmerとしてプログラミング言語Juliaのコンパイラの開発に携わっています。 このポストでは、Julia言語の開発に用いられているCIパイプラインと、それらのCIの恩恵を強く感じたエピソードについてご紹介したいと思います。 Julia言語のCIインフラ CIはソフトウェアの開発効率を高く保つ上で欠かせない存在ですが、その目的や手法は各プロジェクト様々だと思います。 Julia言語の開発レポジトリ JuliaLang/julia でも非常に多くのCIがセットアップされており、僕が認識しているものだけでも以下のパイプラインが存在します: 1: コミットごとに走るCIパイプライン 1.1: ビルドテスト 1.2: ユニットテスト 1.3: その他の細かいフォーマットチェックなど 2:
JuliaLang Antipatterns | juliabloggers.com
By: oxinabox.github.io Re-posted from: https://white.ucc.asn.au/2020/04/19/Julia-Antipatterns.html An antipattern is a common solution to a problem that over-all makes things worse than they could have been. This blog post aims to highlight a few antipatterns common in Julia code. I suspect a lot of this is due to baggage brought from other languages, where these are not Antipatterns, but are in f
Announcing composable multi-threaded parallelism in Julia
23 July 2019 | Jeff Bezanson (JuliaHub), Jameson Nash (JuliaHub), Kiran Pamnany (Intel) Software performance depends more and more on exploiting multiple processor cores. The free lunch from Moore's Law is still over. Well, we here in the Julia developer community have something of a reputation for caring about performance. In pursuit of it, we have already built a lot of functionality for multi-p
Factorization Machinesをレコメンデーションで使うときの評価推定値計算 - LIVESENSE Data Analytics Blog
こんにちは、リブセンスで統計や機械学習関係の仕事をしている北原です。今回はレコメンデーションで使う評価推定値計算の効率化に関する小ネタです。機械学習を実務で使うときのちょっとした工夫に関するお話です。実装にはJuliaを使います。 FM(Factorization Machines)をレコメンデーションで使う場合、各ユーザーに対してレコメンド可能なアイテムの評価推定値計算を行うため、ユーザー数とアイテム数が多くなると非常に計算時間がかかります。学習データで交差検証をしたりコンペで使ったりしているだけだとあまり問題にならないのですが、実務では結構問題になります。こういうのは実務の現場で個別に対処されているためか知見もあまり公開されていないようです。対処方法はいろいろあるのですが、ここでは計算方法を少し工夫することで計算量を削減する簡単な方法を紹介します。合わせて計算量の見積もりや計算量削減の
Julia - 配列の実装について - goropikariの備忘録
2つの配列を結合するときは何故 push! よりも append! が推奨されるのか? sizehint! を何故使うべきなのか? とかあたりの話。今回は一次元配列 (Vector) のみの話で、多次元配列は扱いません。 最近今更ながらデータ構造とアルゴリズムを勉強しているのですが、その手の本を読むと, 配列はサイズが固定だけれども、各要素には でアクセスできる リストはサイズを可変にできるけれども、各要素へのアクセスは かかる*1 と書いてあります。 一方で Julia で配列と呼ばれているものは push! や pop! 使って自由に要素数変えることができるのでリストなのかと思いきや、ベンチマークを見る限り各要素へのアクセスは で行えるようなので配列のようでもあります。 配列とリストの良いとこ取りしているような性質を持っているけど、結局のところ Julia の配列って何なの？と疑問で夜
CGO C4ML talk
Growing a Compiler Getting to machine learning from a general purpose compiler CGO C4ML 2019 Keno Fischer and Jameson Nash With Tim Besard, James Bradbury, Valentin Churavy, Dhairya Gandhi, Mike Innes, Neethu Joy, Tejan Karmali, Matt Kelley, Avik Pal, Chris Rackauckas, Marco Rudilosso, Elliot Sab...
WhyJulia
Why Does Julia Work So Well?¶There is an obvious reason to choose Julia: it's faster than other scripting languages, allowing you to have the rapid development of Python/MATLAB/R while producing code that is as fast as C/Fortran Newcomers to Julia might be a little wary of that statement. Why not just make other scripting languages faster? If Julia can do it, why can't others? How do you interpert
Building a Language and Compiler for Machine Learning
3 December 2018 | Mike Innes, James Bradbury, Keno Fischer, Dhairya Gandhi, Neethu Mariya Joy, Tejan Karmali, Matt Kelley, Avik Pal, Marco Concetto Rudilosso, Elliot Saba, Viral Shah, Deniz Yuret Since we originally proposed the need for a first-class language, compiler and ecosystem for machine learning (ML), there have been plenty of interesting developments in the field. Not only have the trade
Julia v1.0 でユニットテスト
TL;DR (v1.0) pkg> generate HOGE test/runtests.jl Using Test julia --project -e 'using Pkg;Pkg.test()' はじめに この記事は、先日開催した 機械学習 名古屋 第17回勉強会 での発表 Julia v1.0 の紹介 の補足資料的な立ち位置でもあります。 この中で「Julia の仮想環境」の話と「Julia で プロジェクト開発」という話を、実際にデモをしながらプレゼンした（しようとした）のですが、時間が足りなかったり途中ブラウザがフリーズしたりで十分な説明ができなかったのでした。 ので、特に今回の発表の目玉だった「プロジェクト開発」、その中でも特に「ユニットテスト（っぽいもの）」について、実例を含めて少し詳しく解説しよう、というのがこの記事になります1。 環境等 Julia v1.0 Juli
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Methods · The Julia Language
Juliaで高速・シンプルなCSVパーサを書いた - Qiita
Julia 1.0 | Pkg - 解決方法
2019-01-11 PyData Miami
Modules · The Julia Language
GitHub - essenciary/Genie.jl: The highly productive Julia web framework
Implement Your Own Automatic Differentiation with Julia in ONE day | Half Integer
Does the concept of type-stability apply to DataFrames or Tables? - Data - JuliaLang
Julia によるレコメンドアルゴリズム実装 - Speaker Deck
Juliaはusingだけで良いんじゃないか説