Разработчики: | Массачусетский университет в Амхерсте (UMass Amherst) |
Дата премьеры системы: | август 2023 г. |
Отрасли: | Информационные технологии |
Технологии: | Средства разработки приложений |
2023: Анонс продукта
В конце августа 2023 года исследователи из Университета Массачусетса в Амхерсте сообщили о создании профилировщика Scalene, позволяющего многократно ускорить работу программ, написанных на языке Python.
Отмечается, что софт на базе Python зачастую оказывается очень неэффективным с точки зрения быстродействия: он может быть до 60 000 раз медленнее, чем код, написанный на других языках программирования. Несмотря на это, из-за удобства использования Python стал очень популярным в эпоху наук о данных и машинного обучения.
Для борьбы с неэффективностью Python разработчики могут использовать инструменты, называемые профилировщиками. Такие средства определяют, какие части программы работают медленно. Однако существующие профилировщики не слишком полезны: в лучшем случае они указывают на неэффективный участок кода, не давая никаких рекомендаций по устранению проблемы. Новый инструмент Scalene как раз и призван обойти существующие ограничения.
По заявлениям создателей, Scalene не только точно выявляет неэффективные блоки кода Python, но и использует искусственный интеллект, чтобы предложить меры по улучшению программы. В процессе работы профилировщик определяет, на что именно софт тратит больше всего времени: при этом анализируется использование ресурсов центрального процессора, графического ускорителя и памяти. После идентификации проблемных мест Scalene использует ИИ-алгоритмы для определения путей оптимизации отдельных строк или целых блоков кода. Таким образом, теоретически инструмент способен ускорить работу написанных на Python программ в тысячи раз. Говорится, что Scalene активно применяется сообществом разработчиков: к концу августа 2023 года этот профилировщик был загружен более 750 000 раз.[1]
Примечания
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (46)
Финансовые Информационные Системы (ФИС, FIS, Финсофт) (15)
Форсайт (11)
Axiom JDK (БеллСофт) ранее Bellsoft (10)
Бипиум (Bpium) (10)
Другие (389)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (8)
Финансовые Информационные Системы (ФИС, FIS, Финсофт) (4)
Консом групп, Konsom Group (КонсОМ СКС) (2)
ЛАНИТ - Би Пи Эм (Lanit BPM) (2)
IFellow (АйФэлл) (2)
Другие (30)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (10)
Форсайт (3)
Banks Soft Systems, BSS (Бэнкс Софт Системс, БСС) (3)
КРИТ (KRIT) (2)
Cloud.ru (Облачные технологии) ранее SberCloud (2)
Другие (13)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (2, 48)
Microsoft (41, 47)
Oracle (49, 26)
Hyperledger (Open Ledger Project) (1, 23)
IBM (33, 18)
Другие (592, 304)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 8)
Финансовые Информационные Системы (ФИС, FIS, Финсофт) (1, 4)
Microsoft (4, 3)
Oracle (2, 3)
SAP SE (2, 2)
Другие (16, 19)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 11)
Banks Soft Systems, BSS (Бэнкс Софт Системс, БСС) (1, 3)
Форсайт (1, 3)
Сбербанк (1, 2)
Cloud.ru (Облачные технологии) ранее SberCloud (1, 2)
Другие (9, 9)
Unlimited Production (Анлимитед Продакшен, eXpress) (1, 6)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 6)
Мобильные ТелеСистемы (МТС) (1, 4)
МТС Exolve (Межрегиональный ТранзитТелеком, МТТ) (1, 4)
Robin (Робин) (1, 3)
Другие (14, 24)
Мобильные ТелеСистемы (МТС) (2, 3)
Unlimited Production (Анлимитед Продакшен, eXpress) (1, 3)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 3)
МТС Exolve (Межрегиональный ТранзитТелеком, МТТ) (1, 2)
Оператор Газпром ИД (ГИД) (1, 1)
Другие (12, 12)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
Solar appScreener (ранее Solar inCode) - 48
Hyperledger Fabric - 23
Windows Azure - 20
FIS Platform - 15
Форсайт. Мобильная платформа (ранее HyperHive) - 12
Другие 324
Solar appScreener (ранее Solar inCode) - 8
FIS Platform - 4
Парадокс: MES Builder - 2
Java - 2
Siemens Xcelerator - 2
Другие 22
Solar appScreener (ранее Solar inCode) - 11
BSS Digital2Go - 3
Форсайт. Мобильная платформа (ранее HyperHive) - 3
Cloud ML Space - 2
Nexign Microservices Framework - 1
Другие 8