プログラミング言語 julia の紹介
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プログラミング言語 Julia の簡単な紹介ですTRANSCRIPT
プログラミング言語
2014/9/16 Kentaro Iizuka Github: iizukak
の紹介
• 一言で言えば、科学技術計算向けの高速なLL
• 数値計算 ∪ 確率統計 ∪ 機械学習 ∪ 画像処理 ∪ 等々
ぱっと見、普通なLLfunction randmatstat(t) n = 5 v = zeros(t) w = zeros(t) for i=1:t a = randn(n,n) b = randn(n,n) c = randn(n,n) d = randn(n,n) P = [a b c d] Q = [a b; c d] v[i] = trace((P.'*P)^4) w[i] = trace((Q.'*Q)^4) end return (std(v)/mean(v), std(w)/mean(w)) end
function mandel(z) c = z maxiter = 80 for n = 1:maxiter if abs(z) > 2 return n-‐1 end z = z^2 + c end return maxiter end
もちろん対話環境有
http://docs.julialang.org/en/release-0.3/manual/getting-started/
$ julia _ _ _ _(_)_ | A fresh approach to technical computing (_) | (_) (_) | Documentation: http://docs.julialang.org _ _ _| |_ __ _ | Type "help()" for help. | | | | | | |/ _` | | | | |_| | | | (_| | | Version 0.3.0 (2014-‐08-‐20 20:43 UTC) _/ |\__'_|_|_|\__'_| | Official http://julialang.org/ release |__/ | x86_64-‐apple-‐darwin13.3.0 julia> 1 + 2 3 julia> ans 3
でいいじゃん？
CPython, R よりは速い
http://julialang.org/benchmarks/
NumPy, PyPy でいいじゃん？
そ、そうかな…？
• 確かにNumPyは速い
• 線形代数関係の使い勝手がよい、と思う
• ユーザー数多い
• だが、NumPyのソースコードを読むのは難易度高
NumPy is 半分 C
• 神によってチューニングされた C
• 使うのは簡単だが、改造/改良は難易度高
• NumPy に限らず、LLで書いて遅いところはCで書きなおすのは定石
NumPy is 半分 C
Julia is だいたい Julia
だいたいJulia どうしてもなところはC
function randmatstat(t) n = 5 v = zeros(t) w = zeros(t) for i=1:t a = randn(n,n) b = randn(n,n) c = randn(n,n) d = randn(n,n) P = [a b c d] Q = [a b; c d] v[i] = trace((P.'*P)^4) w[i] = trace((Q.'*Q)^4) end return (std(v)/mean(v), std(w)/mean(w)) end
struct double_pair randmatstat(int t) { dsfmt_t dsfmt; dsfmt_init_gen_rand(&dsfmt, 1234); int n = 5; struct double_pair r; double *v = (double*)calloc(t,sizeof(double)); double *w = (double*)calloc(t,sizeof(double)); double *a = (double*)malloc((n)*(n)*sizeof(double)); double *b = (double*)malloc((n)*(n)*sizeof(double)); double *c = (double*)malloc((n)*(n)*sizeof(double)); double *d = (double*)malloc((n)*(n)*sizeof(double)); double *P = (double*)malloc((n)*(4*n)*sizeof(double)); double *Q = (double*)malloc((2*n)*(2*n)*sizeof(double)); double *PtP1 = (double*)malloc((4*n)*(4*n)*sizeof(double)); double *PtP2 = (double*)malloc((4*n)*(4*n)*sizeof(double)); double *QtQ1 = (double*)malloc((2*n)*(2*n)*sizeof(double)); double *QtQ2 = (double*)malloc((2*n)*(2*n)*sizeof(double)); for (int i=0; i < t; i++) { randmtzig_fill_randn(&dsfmt, a, n*n); randmtzig_fill_randn(&dsfmt, b, n*n); randmtzig_fill_randn(&dsfmt, c, n*n); randmtzig_fill_randn(&dsfmt, d, n*n); memcpy(P+0*n*n, a, n*n*sizeof(double)); memcpy(P+1*n*n, b, n*n*sizeof(double)); memcpy(P+2*n*n, c, n*n*sizeof(double)); memcpy(P+3*n*n, d, n*n*sizeof(double)); for (int j=0; j < n; j++) { for (int k=0; k < n; k++) { Q[2*n*j+k] = a[k]; Q[2*n*j+n+k] = b[k]; Q[2*n*(n+j)+k] = c[k]; Q[2*n*(n+j)+n+k] = d[k]; } } cblas_dgemm(CblasColMajor, CblasTrans, CblasNoTrans, n, n, 4*n, 1.0, P, 4*n, P, 4*n, 0.0, PtP1, 4*n); cblas_dgemm(CblasColMajor, CblasNoTrans, CblasNoTrans, 4*n, 4*n, 4*n, 1.0, PtP1, 4*n, PtP1, 4*n, 0.0, PtP2, 4*n); cblas_dgemm(CblasColMajor, CblasNoTrans, CblasNoTrans, 4*n, 4*n, 4*n, 1.0, PtP2, 4*n, PtP2, 4*n, 0.0, PtP1, 4*n); for (int j=0; j < n; j++) { v[i] += PtP1[(n+1)*j]; } cblas_dgemm(CblasColMajor, CblasTrans, CblasNoTrans, 2*n, 2*n, 2*n, 1.0, Q, 2*n, Q, 2*n, 0.0, QtQ1, 2*n); cblas_dgemm(CblasColMajor, CblasNoTrans, CblasNoTrans, 2*n, 2*n, 2*n, 1.0, QtQ1, 2*n, QtQ1, 2*n, 0.0, QtQ2, 2*n);
C
Julia
Julia プログラマは Julia 本体のコードが読める
低レイヤ層マンにも優しい
julia> f(x) = x * x!f (generic function with 1 method)!!julia> f(2.0)!4.0!!julia> code_llvm(f, (Float64,))!!define double @julia_f662(double) {!top:! %1 = fmul double %0, %0, !dbg !3553! ret double %1, !dbg !3553!}!
♥
出力される LLVM コードの チェックも楽
Julia では、ドメインエキスパートと 速度マニアが一緒に仕事ができる。 これは大きな達成である。
Why I’m Betting on Julia By Evan Miller http://www.evanmiller.org/why-im-betting-on-julia.html
絶賛開発中
• 0.1 : 2013/02
• 0.2 : 2013/11
• 0.3 : 2014/08
• JuliaCon 2014 : 2014/06
コミュニティが活発
MLへの投稿多し(in 12 hour)
More Features• 多重ディスパッチ
• 同図像性（マクロがあります）
• C の呼び出しも簡単（ええ、C も使えますよもちろん）
• 使いやすい並列計算の仕組み
• パッケージ管理ももちろんあります
• MIT License
• 科学技術計算向けの速いLL
• OO な LL を書いたことがある人なら簡単
• Julia の大部分は Julia で書かれている
• 科学好きプログラマにぴったり！
おまけ• インストール
• OS X なら dmg を落とすだけ！ 最新版を使う
• http://julialang.org/downloads/
• チュートリアル
• http://julia.readthedocs.org/en/latest/manual/getting-started/
• ドキュメント
• http://docs.julialang.org/en/latest/
• JuliaCon 2014 の発表動画
• https://www.youtube.com/user/JuliaLanguage