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高级编程语言 Julia Language

Julia为分布式计算提供很多关键模块,使得它可以更加灵活地支持多种并行处理。

Julia代码示例:

MTL
软件名称 Matrix Template Library(兼容vc6编译器)
资源网址
功能概述 The Matrix Template Library (MTL) is a high-performance
generic component library that provides comprehensive linear algebra
functionality for a wide variety of matrix formats.
MTL专注于线性代数相关的计算任务,如各种形式矩阵的生成(对角,共轭,稀疏,对称等),相关的计算,变换,以及与一维向量的运算。

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所有这些要求看起来并不过分,对吗?

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参考网站:

1.2.0 包含新特性和性能改进等内容,如下:

像C语言一样运行速度之快?

JIT高性能编译器

uBLAS
BLAS in C++ with expression templates. 表达式模版形式的 C++中的BLAS ,

大约两年半前,开始着手开发这门语言,那时还不是完整版,随着发布时间临期将至,最终1.0版酝酿而生——我们将其命名为Julia。

Julia是一个新的高性能动态高级编程语言。语法和其他编程语言类似,易于其他语言用户学习。Julia拥有丰富的函数库,提供了数字精度、精致的增幅器(sophisticated
amplifier)和分布式并行运行方式。核心函数库等大多数库是由Julia编写,但也用成熟的C和FORTRAN库来处理线性代数、随机数产生和字符串处理等问题。Julia语言可定义函数并且根据用户自定义的参数类型组合再进行重载。

  Matrix Template
Library(MTL)是一个高性能的泛型组件库,提供了各种格式矩阵的大量线性代数方面的功能。在某些应用使用高性能编译器的情况下,比如Intel的编译器,从产生的汇编代码可以看出其与手写几乎没有两样的效能。

新的库函数:

原文出处:julialang.org itechcrazy.com

矩阵统计的Julia代码虽然性能上比不上C++但却要简洁得多。然而,规范和编制太过随意可能会在将来成为一个问题。

3、MTL

 另外还有其他一些库更改,详情见说明:

这个测试表是通过编译器性能对一系列常用代码模式进行分析而得出的。比如:字符串解析、函数调用/回调、排序和数值循环、生成随机数和数组运算等。

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参考网站:

语言更改:

希望提供的需求:Hadoop分布式核心,因为没有Java和XML千字节的样板文件,无法在数百台机器上通过千兆字节的日志文件进行筛选查找Bug。

Julia使用的JIT(Just-in-Time)实时编译器很有效地提高了它的运行效率,在某些地方甚至能比得上C和C++。

IMSL
软件名称 IMSL C Numerical Library(不兼容vc6编译器)
程序设计语言 C, Forton, C#, Java
资源网址
功能概述 分为统计库和数学库两部分. 数学库包含应用数学和特殊函数.IMSL
程序库 – 已成为数值分析解决方案的工业标准。 IMSL
程序库提供最完整与最值得信赖的函数库。 IMSL
数值程序库提供目前世界上最广泛被使用的 IMSL 算法,有超过 370
验证过、最正确与 thread-safe 的数学与统计程序。 IMSL FORTRAN
程序库提供新一代以 FORTRAN 90
为程序库基础的程序,能展现出最佳化的演算法能力应用于多处理器与其它高效能运算系统。

  • 添加关键字参数rtolatol 到 pinv 和 nullspace
  • 一般矩阵的特征值 λ 现在按字典排序(Reλ,IMλ)

Julia代码示例:

TJulia的核心代码遵循MIT协议,而其他库各自遵循GPL/LGPL/BSD等协议。用户还可以方便地将Julia作为核心功能共享库与C/FORTRAN代码联合使用。

  POOMA是一个免费的高性能的C++库,用于处理并行式科学计算。POOMA的面向对象设计方便了快速的程序开发,对并行机器进行了优化以达到最高的效率,方便在工业和研究环境中使用。

Julia 1.2.0 发布了, Julia
是一个高性能动态高级编程语言。其拥有丰富的函数库,提供了数字精度、精致的增幅器和分布式并行运行方式。核心函数库等大多数库由
Julia 编写,但也用成熟的 C 和 FORTRAN
库来处理线性代数、随机数产生和字符串处理等问题。

Julia将提供更加完整的性能支持云计算操作,比如分享和编辑,包括数据管理、数据挖掘和可视化操作等。它还允许用户操作大数据类型而不用关心数据操作行为。

www.9778.com,免费、开源和Library Friendly

在 C++中,库的地位是非常高的。C++之父 Bjarne
Stroustrup先生多次表示了设计库来扩充功能要好过设计更多的语法的言论。现实中,C++的库门类繁多,解决的问题也是极其广泛,库从轻量级到重量级的都有。不少都是让人眼界大开,亦或是望而生叹的思维杰作。由于库的数量非常庞大,而且限于笔者水平,其中很多并不了解。所以文中所提的一些库都是比较著名的大型库。
C++各大有名库的介绍——科学计算

语言新的特性:

用一句话来说,因为我们求知若渴、不断追求。

注:运行环境是MacBook Pro,2.53GHz,Intel Core2 Duo CPU和8G
1066MHz,DDR3内存。

4、CGAL

  • getipaddrs() 函数返回本地计算机的所有 ip 地址,在 ipv 6 地址之前对
    ipv 4 地址进行排序 
  • getipaddr(addr_type) 和 getipaddrs(addr_type) 函数返回所需类型的本地计算机的
    ip 地址(Es)
  • 添加 Base.hasproperty 和 Base.hasfield
  • 已经添加了参数!=(x)>(x)>=(x)<(x)<=(x) ,返回部分应用的函数版本,类似于现有的==(x) 和 isequal(x) 方法

我们希望传统的编程语言像Python一样适用,像R语言一样适用于统计,像Perl一样适用于字符串处理,像线性代数Matlab一样强大,像
DOS命令一样擅长粘合程序。这似乎看起来简单易学,但是想要让黑客乐意去迎合它却不是简单之事。我们希望它具有互动性且能够被编译。

虽然还是早期版本,Julia已经支持了云计算。下面是基于交互性的Julia会话截图:

 

  • Julia_Depot_path 中的空条目现在展开为默认的仓库条目

Julia克服了高级语言一直难以逾越的难关:标量算数循环(在pi
summation上就能体现出来。)。Matlab的浮点运算JIT和 V8
JS引擎对此也处理得很好。但JS不支持LAPACK等线性代数库导致了在矩阵运算中的低性能,而Julia有比较多的方法消除负载(overhead),使得它可以轻松支持任何函数库。

function mandel(z)  
    c = z 
    maxiter = 80 
    for n = 1:maxiter  
        if abs(z) > 2  
            return n-1  
        end  
        zz = z^2 + c  
    end  
    return maxiter  
end  

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  
    std(v)/mean(v), std(w)/mean(w)  
end  

Blitz++
软件名称 Blitz++ (不兼容vc6编译器)
资源网址
功能概述 The current versions provide dense arrays and vectors, random
number generators, and small vectors and
matrices.是一个高效率的数值计算函数库,它的设计目的是希望建立一套既具像
C++ 一样方便,同时又比 Fortran 速度更快的数值计算环境。通常,用 C++
所写出的数值程序,比 Fortran 慢 20% 左右,因此Blitz++
正是要改掉这个缺点。方法是利用 C++ 的 template 技术,程序执行甚至可以比
Fortran 更快。

多线程更改:

虽然还是早期版本,Julia已经支持了云计算。下面是基于交互性的Julia会话截图:

Julia为分布式计算提供很多关键模块,使得它可以更加灵活地支持多种并行处理。

lapack++
软件名称 Linear Algebra Package in c++
程序设计语言 c++
资源网址
功能概述 c++版的线性代数计算子程序包

构建系统更改:

我们拥有Matlab核心用户,有擅长Lisp方面的黑客,Pythonistas和Rubyists方面的专家也有不少;此外,还有一些是
Perl方面的大牛,有一部分开发者在我们刚略懂皮毛前便使用了Mathematica。换句话说,他们懂的不仅仅是皮毛,比起其他人,开发R语言要多的
多。而C语言对我们来说却是一块荒岛。

Julia将提供更加完整的性能支持云计算操作,比如分享和编辑,包括数据管理、数据挖掘和可视化操作等。它还允许用户操作大数据类型而不用关心数据操作行为。

BLAS
软件名称 Basic Linear Algebra Subroutines
程序设计语言 Fortran 77
主要开发者 Kagstrom B. ,Ling P. ,Van Loan C.
资源网址
功能概述 Blas是执行向量和矩阵运算的子程序集合。

  • 构建系统现在更倾向于为支持的系统上的大多数依赖项下载预构建的二进制
    tarball,通过在 make time 上设置 use_BINARYBUILDER=0 来禁用

JIT高性能编译器

下面通过标准测试程序来测试下它的效率,你可以自己比较下各语言的运行效率。

  Computational Geometry Algorithms
Library的目的是把在计算几何方面的大部分重要的解决方案和方法以C++库的形式提供给工业和学术界的用户。

  • Condition 类型现在有一个线程安全替换Threads.Condition,通过这个添加,ReentrantLock 等任务调度原语现在是安全的
  • 可以在 @threads 循环期间调度和切换任务,执行有限的 I/O

为什么要创建Julia编程语言?

为并行处理和云计算而生

参考网站:

(文/开源中国)    

function mandel(z)  
    c = z 
    maxiter = 80 
    for n = 1:maxiter  
        if abs(z) > 2  
            return n-1  
        end  
        zz = z^2 + c  
    end  
    return maxiter  
end  
 
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  
    std(v)/mean(v), std(w)/mean(w)  
end  

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   Blitz++
是一个高效率的数值计算函数库,它的设计目的是希望建立一套既具像C++
一样方便,同时又比Fortran速度更快的数值计算环境。通常,用C++所写出的数值程序,比
Fortran慢20%左右,因此Blitz++正是要改掉这个缺点。方法是利用C++的template技术,程序执行甚至可以比Fortran更快。

 LinearAlgebra:

我们需要有一门开源语言,这门语言在行业内是被公认许可的(基于许可证情况下)。我们希望这门语言能够有C语言一样的速度,Ruby一样得活力
(dynamism)。我们需要像homoiconic一样的语言,它像Lisp一样有宏,但是也像Matlab一样有显而易见、熟悉的数学标记。

Julia克服了高级语言一直难以逾越的难关:标量算数循环(在pi
summation上就能体现出来。)。Matlab的浮点运算JIT和 V8
JS引擎对此也处理得很好。但JS不支持LAPACK等线性代数库导致了在矩阵运算中的低性能,而Julia有比较多的方法消除负载(overhead),使得它可以轻松支持任何函数库。

参考网站:

 Sockets:

导读:本文作者**Stefan
Karpinski**是一名数据科学家和应用数学家。曾就职于Akamai, Citrix
Online和Etsy;**Viral
Shah爱好对高性能计算机研究工作,曾就职于微软Star-P部门;Alan
Edelman是一名教授,从事高性能计算、数值计算、线性代数、随机特征分析(随机矩阵理论)等方面研究。文中探讨了Julia语言的开发缘由以及它的新特性。笔者认为一门新语言的诞生势必会掀起一阵新的旋风,开发者在享受它带来乐趣的同时也在为它的存在价值而争论不休,究竟Julia能否给开发者带来新的福音呢?让我们来一同走进它:

这个测试表是通过编译器性能对一系列常用代码模式进行分析而得出的。比如:字符串解析、函数调用/回调、排序和数值循环、生成随机数和数组运算等。

gsl
软件名称 GNU Scientific Library (linux)
程序设计语言 C , C++ compable
资源网址
功能概述 范围广泛, 包括数值分析的常见内容

  • splatting (x...)现在可以用于调用构造函数中的新伪函数
  • 对 Unicode 12.0.0 的支持
  • 添加  (star) 作为一元运算符

TJulia的核心代码遵循MIT协议,而其他库各自遵循GPL/LGPL/BSD等协议。用户还可以方便地将Julia作为核心功能共享库与C/FORTRAN代码联合使用。

上表中只有C++运行时间是绝对时间,其它都是相对于C++的相对时间,数值越小代表用时越少。除少数几项测试Julia惜败于Matlab和JavaScript外,Julia完胜其他高级语言,甚至在pi
summation上,成功以25%的优势击败C++。通过使用Intel核心数学库(MKL),MatLabs在矩阵乘法运算中稍占便宜,但是拥有MKL授权的Julia同样可以使用Intel
MKL库,不过默认的开源BLAS库性能也不错。

2、POOMA

  • getipaddrs 按照 libuv 提供的顺序返回 ip 地址
  • getipaddr 返回 libuv 提供的第一个 ipv 4 接口地址

编程语言新宠——Julia诞生

lapack
软件名称 Linear Algebra Package
程序设计语言 Fortran 77
资源网址
功能概述 线性代数计算子程序包

矩阵统计的Julia代码虽然性能上比不上C++但却要简洁得多。然而,规范和编制太过随意可能会在将来成为一个问题。

  Blitz++目前仍在发展中,对于常见的SVD,FFTs,QMRES等常见的线性代数方法并不提供,不过使用者可以很容易地利用Blitz++所提供的函数来构建。

下面通过标准测试程序来测试下它的效率,你可以自己比较下各语言的运行效率。

1、Blitz++

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Intel Math Kernel Library
1.基本线形代数运算(BLAS) 向量与向量、向量与矩阵、矩阵与矩阵的运算
2.稀疏线形代数运算
3.快速傅立叶变换(单精度/双精度)(fftw)
4.LAPACK(求解线形方程组、最小方差、特征值、Sylvester方程等)
5.向量数学库(VML)
6.向量统计学库(VSL)
7.高级离散傅立叶变换

拒绝复杂化的操作权限。我们想写一段简单的分等级的循环(代码),这段循环(代码)通过一个单核CPU上的寄存器利用严密的机器代码就可以编译。比如写一个A*B的代码,然后用一千台计算机进行1000次计算,这些计算机放在一起就是一个巨大的矩阵产品。

1.0版基本上90%达到了我们的“无理”要求。而现在需要您来提出“无理”要求并进一步改造它。因此,如果您也是一名积极进取、求知若渴的程序员,您不妨来试一试。

我们非常热爱这些语言,他们是如此的完美和强大。我们在科学计算、机器学、数据挖掘,大型线性代数和分布式并行计算做了大量的研究工作——可以说每个项目都有各自的优势,甚至给其他人产生畏惧。任何一个项目都会权衡考量。

当我们不喜欢类型时,永远不会提起它。当需要动态函数时,需要利用泛型编程来编写算法并将其应用到类型中,寻求最佳方法从多重角度且有效的为所有函数挑选参数,通过数十种方法来定义不同类型间的共同特性,付出这么多的努力,我们无非是想语言变得更加简单、干净。

上表中只有C++运行时间是绝对时间,其它都是相对于C++的相对时间,数值越小代表用时越少。除少数几项测试Julia惜败于Matlab和JavaScript外,Julia完胜其他高级语言,甚至在pi
summation上,成功以25%的优势击败C++。通过使用Intel核心数学库(MKL),MatLabs在矩阵乘法运算中稍占便宜,但是拥有MKL授权的Julia同样可以使用Intel
MKL库,不过默认的开源BLAS库性能也不错。

免费、开源和Library Friendly

Julia使用的JIT(Just-in-Time)实时编译器很有效地提高了它的运行效率,在某些地方甚至能比得上C和C++。

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我们贪婪,我们想要的更多。

注:运行环境是MacBook Pro,2.53GHz,Intel Core2 Duo CPU和8G
1066MHz,DDR3内存。

(文/csdn)    

为并行处理和云计算而生

Julia是一个新的高性能动态高级编程语言。语法和其他编程语言类似,易于其他语言用户学习。Julia拥有丰富的函数库,提供了数字精度、精致
的增幅器(sophisticated
amplifier)和分布式并行运行方式。核心函数库等大多数库是由Julia编写,但也用成熟的C和FORTRAN库来处理线性代数、随机数产生和字
符串处理等问题。Julia语言可定义函数并且根据用户自定义的参数类型组合再进行重载。