jit

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我最近對GNU Lightning感興趣，但我想知道是否必須使用匯編程序。

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我想實現一個簡單的JIT編譯器，使用LLVM，以及本教程（http://releases.llvm.org/4.0.1/docs/tutorial/BuildingAJIT1.html），並且正在運行到段錯誤。我已經以最小（儘管仍然有點長）的例子重寫了我的代碼。該示例循環遍歷整數0到9，並且每個嘗試編譯一個打印該整數的函數，將其添加到模塊，執行該函數，然後從JIT中移除該模塊。這是爲了模擬在其中用

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Java，斷言和JIT

我想推理如何JIT的熱點原因。我最感興趣的是最新的編譯階段（C2編譯器）。 Java中的JIT是否依賴斷言進行優化？如果是這樣的話，我可以想象有些例子代碼可以運行更快啓用斷言。例如，在一段代碼是這樣的： static int getSumOfFirstThree(int[] array) { assert(array.length >= 3); return array[0]

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在njit編譯時提供顯式類型與numba時鍵入錯誤

我想在jQuery中使用「nopython」模式編譯一個函數。當我不通過簡單地使用裝飾器@numba.njit提供類型信息時，該函數編譯。這裏是應用與裝飾的功能定義和輸入的信息包括： from numba import njit, float64, int64 @njit(float64(float64, int64)) def PowerCurve(flow, head): i

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嘗試JIT編譯方法'A類：.ctor（）'運行在aot-only模式下

我使用xamarin.ios指的是綁定項目的第三方SDK，在iPhone模擬器中它工作良好，但無法工作一個真正的iphone，錯誤是：嘗試JIT編譯方法「A類：.ctor（）」，而僅在AOT模式下運行

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numba @jit慢了一點，純粹的python？

所以我需要改善我一直在努力的腳本的執行時間。我開始與numba JIT裝飾工作，試圖並行計算然而它拋出我 KeyError: "Does not support option: 'parallel'" ，所以我決定測試nogil如果解除從我的CPU整體的能力，但它比純Python我不明白爲什麼這個慢事情發生了，如果有人可以幫助我，或指引，我將非常感激 import numpy as np f

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@jit減速功能

我正在爲一個複雜的水庫運行問題開發優化代碼。其中一部分要求我計算大量潛在解決方案的目標函數。我正在測試Rosenbrock函數的優化器並試圖提高速度。我注意到，當我剖析代碼時，在for循環中計算目標函數是代碼瓶頸之一，因此我開發了一種爲多組決策變量並行執行此操作的方法。我有兩個目標函數計算器：一組決策變量的FO和多組決策變量的P_FO。目標函數的計算是我的代碼中最慢的部分之一，所以我想用@jit進

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什麼時候由C2 JIT編譯器觸發Java循環預測優化？

我想了解從Java循環生成的本機代碼。本地代碼應該由C2編譯器進行優化，但在我的簡單示例中，似乎缺少一些優化。這是Java方法我寫基座上的https://wiki.openjdk.java.net/display/HotSpot/LoopPredication最小例如： 104 public static byte[] myLoop(int init, int limit, int stride

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編譯njit nopython版本的函數由於數據類型而失敗

我在njit中編寫了一個函數來加速非常緩慢的水庫運行優化代碼。該功能根據油藏水平和閘門可用性返回泄漏排放的最大值。我正在傳入一個參數大小，它指定要計算的流的數量（在一些調用中它是一個並且在一些調用中）。我還傳入了一個numpy.zeros數組，然後我可以使用函數輸出。 import numpy as np from numba import njit @njit(cache=True) d

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java如何使用編譯器

我研究了在不同處理器體系結構上執行Java的地方。如果它使用編譯器，那麼將會有一些（機器碼）指令，這些指令將特定於處理器體系結構，並且Java將取決於平臺。但是由於java使用解釋器，它是獨立於處理器架構的。我的問題是如何在Java應用JIT（準時）編譯器？處理器的架構不會影響它嗎？如果它不影響它，那爲什麼不影響它呢？