目次
- 目次
- 注意 (2020年8月追記)
- はじめに
- Juliaにおけるコンパイル
- Juliaのコードをコンパイルするスクリプトjuliac
- JuMPの最適化コードをjuliacでコンパイルして高速化してみる
- juliacを使う時の注意点
- 現在の所、コンパイルするjuliaのコードはhello.jlという名前でないとCコードを変更する必要がある
- PyCallが含まれたコードはコンパイルできない
- JuMPのコードをコンパイルする時は、配列のインデックスの始まりは1にする
- JuMPの非線形最適化のマクロがあるとコンパイルできない
- 参考資料
- MyEnigma Supporters
注意 (2020年8月追記)
この記事は非常に古く、Julia 1.0以降では利用できません。。。
現時点で単一バイナリを作る方法はなくなってしましましたが、
Juliaのランタイムも含めて一つのディレクトリにまとめるのは、
PackageCompiler.jlで実現可能です。
はじめに
最近、Juliaというプログラミング言語にハマっているのですが、
Juliaを使って、
高計算パフォーマンスなシステムを構築したい時に
やはりコンパイルできたらいいなと思ってしまいます。
Juliaは動的な言語なので、
実行時にJITコンパイラを使ってコンパイルをしながら
コードを実行するのですが
すでにコードがfixされたコードであっても、
実行するたびにコンパイルする必要があるため、
その分、実行が遅くなりがちです。
しかし最近、下記の記事や、
下記のリポジトリのライブラリなどのように、
Juliaをコンパイルする取り組みが始まっているので、
今回はJuliaをコンパイルし、実行する手法を紹介したいと思います。
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