python - 什么是 LLVM 以及如何用 LLVM 替换 Python VM 将速度提高 5 倍？

Question

Google 正在赞助一个开源项目，以将 Python 的速度提高 5 倍。

Unladen-Swallow似乎有一个很好的项目计划

为什么并发是一个如此困难的问题？
LLVM 会解决并发问题吗？
除了多核之外，还有其他解决方案可用于硬件进步吗？

Answer 1

LLVM是几样东西——一种虚拟机/优化编译器，结合不同的前端，以特定语言输入并以中间语言输出结果。此中间输出可以与虚拟机一起运行，也可以用于生成独立的可执行文件。

并发的问题在于，虽然它在科学计算中使用了很长时间，但它最近才在消费者应用程序中变得普遍。因此，虽然众所周知如何编写科学计算程序以实现出色的性能，但编写一个擅长并发的邮件用户代理/文字处理器是完全不同的事情。此外，大多数当前的操作系统在设计时都考虑到了单处理器，并且它们可能没有为多核处理器做好充分准备。

LLVM 在并发方面的好处是你有一个中间输出，如果将来并发方面有进步，那么通过更新你的解释器，你可以立即在所有 LLVM 编译的程序中获得这些好处。如果您已编译为独立的可执行文件，这并不容易。所以 LLVM 本身并没有解决并发问题，但它为未来的增强打开了大门。

当然，像量子计算机、基因计算机等硬件还有更多可能的进步。但我们必须等待它们成为现实。

Answer 2

切换到 LLVM 本身并不能解决并发问题。这是通过摆脱Global Interpreter Lock来单独解决的。

我不确定我对此有何感想。我主要使用线程来处理阻塞 I/O，而不是利用多核处理器（为此，我将使用该multiprocessing模块来生成单独的进程）。

所以我有点喜欢 GIL；它让我的生活更轻松，不必考虑棘手的同步问题。

Answer 3

LLVM 负责代码生成的细节，因此它允许他们以更通用、可移植、可维护的方式重写 Psyco。这反过来又允许他们重写 CPython 核心，这让他们可以试验备用 GC 和其他改进 python 对并发支持所需的东西。

换句话说，LLVM 并没有解决并发问题，它只是解放了你的双手，让你可以解决它。