次期Python、ついにJITコンパイラ搭載の見通し。次期Python、ついにJITコンパイラ搭載の見通し。機械学習やAI処理の分野を中心に非常に高い人気のプログラミング言語である「Python」の次期バージョンに、処理速度の向上を目指したJITコンパイラが搭載される見通しです。Bucher氏が提案し、実装しています。JIT」で、このJITコンパイラについて解説しています。これらの情報を元に、PythonのJITコンパイラがどのように実装されようとしているのか、少し紹介していきましょう。RubyもJavaScriptもJITが高速化を実現してきたPythonは前述の通り非常に人気の高いプログラミング言語でありながら、その公式実装であるC言語で記述されたCPythonはインタプリタであるため、実行速度の面で課題を抱えていました。JavaScriptやRubyなど人気の高いプログラミング言語の多くは、処理速度を高速化するためにすでにJITコンパイラを搭載し、さらなる実行速度の向上のために最適化を進めているところです。2.6で初めてJITコンパイラ(MJIT)を実験的に搭載しました。3.3ではこのYJITがさらに改良され、実行速度の向上を実現しています。JavaScriptもWebブラウザ上で実行可能なインタプリタ型の言語として登場していますが、現在の主要なWebブラウザやJavaScriptランタイムにはJITコンパイラが搭載されています。現在のJavaScriptの実行速度の向上は、おおむねJITコンパイラの改善によって行われていると言ってよいでしょう。PythonもそうしたJITコンパイラ搭載言語の仲間入りを果たすことになるわけで、今後はJITコンパイラによって実行速度の改善が進められるのではないかと見られます。Shaw氏も次のようにJITコンパイラへの期待を示しています。suite.JITの最初のバージョンは、(まだ)ベンチマークの結果に対して大きな影響を与えることはないだろうが、今後は標準のベンチマーク群に含まれる簡単なベンチマークで良好な結果を得るにとどまらず、大きな最適化への扉を開くものになると思う。Shaw氏の解説によると、次期Pythonに搭載予定のJITコンパイラは、一般的なフル機能のJITコンパイラとは多少異なった仕組みのものになるとのことです。一般的なフル機能のJITコンパイラは、インタプリタでコードを実行しつつ、バックグラウンド処理でネイティブなバイナリコードを生成し、実行をインタプリタから生成済みのバイナリコードへ切り替えていくことで高速なコードの実行を実現するという仕組みです。おおむねネイティブコードへに実行が切り替われば高速な実行が期待できますが、十分に高速な実行速度が得られるまでネイティブコードが生成されるには時間がかかること、そしてインタプリタとコンパイラを同時に走らせることになるため、実行時には多くのメモリを消費すること、という課題もあります。これに対し、次期Pythonに搭載予定のJITコンパイラは「copy-and-patch」(コピー&パッチ)と呼ばれる仕組みで実現されると説明されています。新しく採用されるコピー&パッチ方式のJITとは?コピー&パッチ方式は、2021年に提案された新しい方式のJITコンパイラです。Shaw氏の説明を元に手短に紹介してみましょう。Pythonのランタイム(CPython)の内部は、Pythonのコードを読み込んで中間言語に変換する部分と、その中間言語を実行する部分の2つに大別できます。中間言語を実行する部分には多数のif文/Case文が並んでおり、中間言語がそのif文/Case文に合致したところに、その中間言語で実際に処理すべき命令が書かれています。それが実行されることになります。Pythonランタイムは、インタプリタとしてこの処理をPythonコードの1行目から最後の行まで延々と繰り返すわけです。コピー&パッチ方式のJITは、このPythonランタイムの中間言語の実行部分に手を入れることで実現されます。後半の中間言語を実行する部分を、中間言語を実行するのではなく、実行するための命令をどんどんつなぎ合わせていく、という仕組みにするのです。patch).コピー&パッチ方式のJITの考え方は、コード内のそれぞれのコマンド(Command)に対応する処理命令(Instructions)をコピーし、バイトコードの列(すなわちパッチ)としてどんどんつなげていく、というものです。実際の処理すべき命令がある程度つながった後にJITコンパイラに渡すと、if文/Case文によるオーバーヘッドなく、まとまった処理として高速に実行可能となります。values.コピー&パッチが選択された理由は、バイトコードからマシンコードへのコンパイルが「テンプレート」のセットとして行われ、それがつなぎ合わされ、実行時には適切な値のパッチとなるからです。これによる利点は、インタプリタの中に並列処理としてJITコンパイラを組み込むのではなく、インタプリタから別コンポーネントへ処理命令をどんどん渡していくだけ、という比較的簡単な実装で済む点です。JITツールなどと組み合わせることで実現できるようです。JITツールをインストールしておくだけです。これは多くの人にとって、python.orgからCPythonをビルドするCIマシンにこの環境が必要となることを意味します。Bucher氏によると、現時点でのJITコンパイラによる性能向上は2%から9%としています。前述の通りこれは今後の最適化への第一歩であり、今後さらなる改善による性能向上を期待したいところです。関連記事2024年10月、実験的実装されたPythonが公開されました。PythonPublickey広告.NET帳票ツール。デザイナはExcel。クラウド/サーバー環境対応。.NET5/6/8に対応。デザイナはExcelのため、エンドユーザーも編集可能。ノーコードでCSVファイルから帳票を出力する、CSVReportも新収録。Niino(jniino)IT系の雑誌編集者、オンラインメディア発行人を経て独立。2009年にPublickeyを開始しました。Feed最新記事10本GitHubで最も使われている言語、PythonがJavaScriptを抜いて1位に。生成AI関連プロジェクト急増で。Sonnetが選択可能に。100」の仮想マシンを正式提供開始JetBrains、JavaScript/TypeScriptのためのIDE「WebStorm」と.NETのためのIDE「Rider」、非商用利用ならば無償で利用可能に。1.0」、12月に正式リリース予定。MemoryDBで提供開始Webブラウザ上でWebAssembly製コンパイラによりC言語をWebAssemblyにコンパイル、そのまま実行可能に。