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Python 3.11 gagnera en performance au prix d'un peu plus de mémoire,
Les gains de vitesse semblent se situer entre 10 % et 60 %

Le , par Bruno

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Dans le but d’améliorer les performances du langage de programmation Python, Microsoft lance Faster CPython. Il s’agit d’un projet financé par Microsoft, dont les membres comprennent l'inventeur de Python Guido van Rossum, l'ingénieur logiciel senior de Microsoft Eric Snow, et Mark Shannon qui est sous contrat avec Microsoft en tant que responsable technique du projet. « Python est largement reconnu comme étant lent. Alors que Python n'atteindra jamais les performances des langages de bas niveau comme C, Fortran, ou même Java, nous aimerions qu'il soit compétitif avec les implémentations rapides des langages de script, comme V8 pour Javascript », déclare Mark Shannon.

Pour être performantes, les machines virtuelles pour les langages dynamiques doivent spécialiser le code qu'elles exécutent en fonction des types et des valeurs du programme en cours d'exécution. Cette spécialisation est souvent associée aux compilateurs Just-in-time (JIT), mais elle est bénéfique même sans génération de code machine.


Notons que la spécialisation permet d'améliorer les performances, et l'adaptation permet à l'interprète de changer rapidement lorsque le modèle d'utilisation d'un programme change, limitant ainsi la quantité de travail supplémentaire causée par une mauvaise spécialisation.

Une session prévue dans le cadre de l'événement EuroPython, la plus grande conférence Python en Europe, qui se tiendra à Dublin en juillet sera consacrée à certains des changements qui permettent d'accélérer le processus. Shannon décrira l'adaptive specializing interpreter de Python 3.11, qui est le PEP (Python Enhancement Proposal) 659. Il s'agit d'une technique appelée spécialisation qui, comme l'explique Shannon, « est généralement réalisée dans le contexte d'un compilateur, mais la recherche montre que la spécialisation dans un interpréteur peut augmenter les performances de manière significative ».

Ce PEP propose d'utiliser un interprète adaptatif qui spécialise le code de manière dynamique, mais sur une très petite région, et qui est capable de s'adapter à une mauvaise spécialisation rapidement et à faible coût.

« L'ajout d'un interprète spécialisé et adaptatif à CPython apportera des améliorations significatives en termes de performances. Il est difficile d'avancer des chiffres significatifs, car cela dépend beaucoup des benchmarks et de travaux qui n'ont pas encore été réalisés. Des expérimentations approfondies suggèrent des accélérations allant jusqu'à 50 %. Même si le gain de vitesse n'était que de 25 %, cela resterait une amélioration intéressante », déclare Shannon.

« Plus précisément, nous voulons atteindre ces objectifs de performance avec CPython afin d'en faire bénéficier tous les utilisateurs de Python, y compris ceux qui ne peuvent pas utiliser PyPy ou d'autres machines virtuelles alternatives », ajoute-il. Lorsque Devclass s'est entretenu avec Pablo Galindo, membre du conseil de direction de Python et développeur principal, au sujet du nouveau profileur de mémoire Memray, il a décrit comment l'équipe Python utilise le travail de Microsoft dans la version 3.11.

« L'une des choses que nous faisons est que nous rendons l'interpréteur plus rapide, déclare Pablo Galindo, membre du conseil de direction de Python et développeur principal. Mais il va également utiliser un peu plus de mémoire, juste un peu, parce que la plupart de ces optimisations ont une sorte de coût en mémoire, étant donné que nous devons stocker des choses pour les utiliser plus tard, ou parce que nous avons une version optimisée mais parfois, quelqu'un a besoin de demander une version non optimisée pour le débogage, donc nous devons stocker les deux. »

« Atteindre ces objectifs de performance est un long chemin à parcourir, et nécessitera beaucoup d'efforts d'ingénierie, mais nous pouvons faire un pas significatif vers ces objectifs en accélérant l'interpréteur. La recherche universitaire et les mises en œuvre pratiques ont montré qu'un interpréteur rapide est un élément clé d'une machine virtuelle rapide », déclare Shannon.

Accélération des machines virtuelles

Les optimisations typiques pour les machines virtuelles sont coûteuses, de sorte qu'un long temps de "démarrage" est nécessaire pour avoir la certitude que le coût de l'optimisation est justifié. Afin d'obtenir des accélérations rapides, sans temps d'échauffement perceptible, la VM devrait spéculer que la spécialisation est justifiée même après quelques exécutions d'une fonction. Pour ce faire, l'interpréteur doit être capable d'optimiser et de désoptimiser continuellement et à moindre coût. En utilisant la spécialisation adaptative et spéculative à la granularité des instructions individuelles de la machine virtuelle, l’équipe Python a obtenu un interprète plus rapide qui génère également des informations de profilage pour des optimisations plus sophistiquées dans le futur.

« Il existe de nombreuses façons pratiques d'accélérer une machine virtuelle pour un langage dynamique. Cependant, la spécialisation est la plus importante, à la fois en elle-même et en tant que catalyseur d'autres optimisations. Il est donc logique de concentrer nos efforts sur la spécialisation en premier lieu, si nous voulons améliorer les performances de CPython », indique l’équipe du projet Faster CPython. La spécialisation est généralement effectuée dans le contexte d'un compilateur JIT, mais des recherches montrent que la spécialisation dans un interpréteur peut améliorer les performances de manière significative, voire même dépasser celles d'un compilateur classique.

Plusieurs méthodes ont été proposées dans la littérature académique, mais la plupart tentent d'optimiser des domaines plus grands qu'un seul bytecode. L'utilisation de domaines plus grands qu'une seule instruction nécessite un code pour gérer la désoptimisation au milieu d'un domaine. La spécialisation au niveau des bytecodes individuels rend la désoptimisation triviale, car elle ne peut pas se produire au milieu d'une région.

En spécialisant de manière spéculative les bytecodes individuels, nous pouvons obtenir des améliorations de performance significatives sans rien d'autre que les désoptimisations les plus locales et triviales à mettre en œuvre. L'approche la plus proche de ce PEP dans la littérature est "Inline Caching meets Quickening". Ce PEP présente les avantages de la mise en cache en ligne, mais ajoute la possibilité de désoptimiser rapidement, ce qui rend les performances plus robustes dans les cas où la spécialisation échoue ou n'est pas stable.

L'accélération due à la spécialisation est difficile à déterminer, car de nombreuses spécialisations dépendent d'autres optimisations. Les gains de vitesse semblent se situer entre 10 % et 60 %. La plupart des gains de vitesse proviennent directement de la spécialisation. Les plus grands contributeurs étant les accélérations de la recherche d'attributs, des variables globales et des appels.

Implémentation

Instructions adaptatives

Chaque instruction qui bénéficierait d'une spécialisation est remplacée par une version adaptative lors du quickening. Par exemple, l'instruction LOAD_ATTR est remplacée par LOAD_ATTR_ADAPTIVE. Chaque instruction adaptative tente périodiquement de se spécialiser.

Spécialisation

Le bytecode CPython contient de nombreuses instructions qui représentent des opérations de haut niveau, et qui bénéficieraient d'une spécialisation. Les exemples incluent CALL, LOAD_ATTR, LOAD_GLOBAL et BINARY_ADD.

L'introduction d'une catégorie d'instructions spécialisées pour chacune de ces instructions permet une spécialisation efficace, puisque chaque nouvelle instruction est spécialisée pour une seule tâche. Chaque famille comprendra une instruction "adaptative", qui maintient un compteur et tente de se spécialiser lorsque ce compteur atteint zéro. Chaque catégorie comprendra également une ou plusieurs instructions spécialisées qui exécutent l'équivalent de l'opération générique beaucoup plus rapidement, à condition que leurs entrées soient conformes aux prévisions.

Chaque instruction spécialisée maintient un compteur de saturation qui est incrémenté lorsque les entrées sont conformes aux attentes. Si les entrées ne sont pas conformes aux attentes, le compteur sera décrémenté et l'opération générique sera exécutée. Si le compteur atteint la valeur minimale, l'instruction est désoptimisée en remplaçant simplement son opcode par la version adaptative.

Données auxiliaires

La plupart des familles d'instructions spécialisées requièrent plus d'informations que ne peut en contenir un opérande de 8 bits. Pour ce faire, un certain nombre d'entrées de 16 bits suivant immédiatement l'instruction sont utilisées pour stocker ces données. Il s'agit d'une forme de cache en ligne, un "cache de données en ligne". Les instructions non spécialisées, ou adaptatives, utiliseront la première entrée de ce cache comme compteur, et sauteront simplement les autres.

Coûts

Utilisation de la mémoire

Une préoccupation évidente avec tout système qui effectue une sorte de mise en cache est : combien de mémoire supplémentaire utilise-t-il ?

Comparaison de l'utilisation de la mémoire avec 3.10

CPython 3.10 utilisait 2 octets par instruction, jusqu'à ce que le nombre d'exécutions atteigne ~2000 lorsqu'il alloue un autre octet par instruction et 32 octets par instruction avec un cache (LOAD_GLOBAL et LOAD_ATTR).

Le tableau suivant montre les octets supplémentaires par instruction pour supporter l'opcache 3.10 ou l'interprète adaptatif proposé, sur une machine 64 bits.


3.10 cold est avant que le code n'ait atteint la limite de ~2000. 3.10 hot montre l'utilisation du cache une fois que le seuil est atteint. L'utilisation relative de la mémoire dépend de la quantité de code qui est suffisamment "hot" pour déclencher la création du cache dans 3.10. Le point d'équilibre, où la mémoire utilisée par 3.10 est la même que pour 3.11, est de ~70%. Il convient également de noter que le bytecode réel n'est qu'une partie d'un objet de code. Les objets de code comprennent également des noms, des constantes et un grand nombre d'informations de débogage.

En résumé, pour la plupart des applications où de nombreuses fonctions sont relativement inutilisées, la version 3.11 consommera plus de mémoire que la version 3.10.

Source : Python

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?

Que pensez-vous du projet Faster CPython ?

« La version 3.11 consommera plus de mémoire que la version 3.10 », qu’en pensez-vous ?

Selon vous, est intéressent de gagner en performance au prix d'un peu plus de mémoire ?

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Avatar de archqt
Membre chevronné https://www.developpez.com
Le 29/10/2022 à 15:01
Le C++ a une syntaxe moche ? autant les templates à la création cela peut être effectivement compliqué, mais cela est réservé pour les cas complexes aux experts, autant pour le reste je ne trouve pas cela moche
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Avatar de HaryRoseAndMac
Membre extrêmement actif https://www.developpez.com
Le 31/10/2022 à 0:15
Citation Envoyé par archqt Voir le message
Le C++ a une syntaxe moche ? autant les templates à la création cela peut être effectivement compliqué, mais cela est réservé pour les cas complexes aux experts, autant pour le reste je ne trouve pas cela moche
De toute façon, dire qu'un langage est moche, quel qu'il soit c'est un peu débile ...
Le langage est secondaire dans tout les cas.

Il n'est là que pour permettre d'atteindre un but précis : donner vie à une idée.
Celui qui se masturbe sur le langage est clairement à des années lumières d'avoir compris le boulot de développeur.

Même si il est évident que certains sont plus adapté à des contextes et que donc, la règle numéro une dans ce métier c'est "ça dépend", même là, s'attacher à ça n'est pas se concentrer sur les bonnes choses.

Les seuls à être convaincu de l'inverse de ce que je viens d'écrire, ce sont les mecs formés à l'arrache en six mois, ultra spécialisé qui ne connaissent rien au code et qui se rendrons compte dans 5 ans qu'ils étaient sur la mauvaise route depuis le départ.
4  1 
Avatar de electroremy
Membre éprouvé https://www.developpez.com
Le 21/11/2022 à 14:38
La performance des langages n'est pas seulement accessoire

Un bon langage qui permet de faire plus facilement du code compact et rapide permet :
- d'économiser de l'énergie
- d'utiliser un système avec moins de RAM, moins de ROM et un CPU plus lent ce qui éviter de remplacer son matériel

Un langage à la fois lent et populaire est une catastrophe pour la planète et nos portemonnaies.

Bien sûr, il y a le rôle du programmeur qui doit optimiser son code.

Exemple : sur Arduino, j'ai optimisé deux bibliothèques pour faire "rentrer" le code de mon projet dans les 32ko de rom (client TCP IP + écran LCD graphique + dalle tactile + capteurs). Non seulement ça marche mais en plus mes fonctions sont à la fois plus complète et sont 8 à 13 fois plus rapide que le code d'origine.
Mais ça demandé pas mal de travail...
...et surtout mon code n'est plus "portables" sur les autres cartes à microcontrôleur
...normal, on ne peut pas tout avoir

Quand on voit ce que demande en RAM et en CPU les versions actuelles de Word et Excel, alors qu'on ne fait pas grand chose de plus avec que les versions de 1997...

Mon premier ordinateur était un Amiga 1200, CPU 68020 à 14Mhz, 2Mo de RAM, j'étais impressionné par ce qu'arrivait à en tirer les programmeurs de l'époque, notamment sur des jeux dignes de bornes d'arcade, des applications graphiques et musicales.

S'agissant de la syntaxe et du confort, ça ne dépend pas que du langage mais aussi de l'IDE.
Un langage "facile" peut être performant : si par exemple les premières versions de Visual Basic étaient lentes, la version VB.NET permet de faire du code aussi rapide qu'en C#
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Avatar de leopard78
Candidat au Club https://www.developpez.com
Le 07/11/2022 à 14:15
Si tu code moche en C++ c’est ton problème 😬 pas les autres !
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Avatar de fred1599
Expert confirmé https://www.developpez.com
Le 16/11/2022 à 8:04
Bonjour,

Dire qu'un langage est moche est très souvent subjectif et un avis de ce type ne concerne que soit. On lui demande le sien, il le donne... ce n'est pas pour ça que le contredire lui fera changer d'avis sur le C++ ou tout ceux qui sont d'accord avec lui.

La version 3.11 est sans doute améliorée, ce n'est pas pour autant que j'ai choisi ce langage, et ce n'est pas non plus pour cela que des développeurs se mettront à apprendre ce langage.

Même si c'est plus rapide, ça ne le sera pas suffisamment face à des langages compilés et autant dire que c'est souvent à cette comparaison (langages interprétés - compilés) que l'on fait référence.

Par contre cette amélioration peut être intéressante et faire la différence sur des langages comme ruby, R et surtout celui qui commence à faire de l'ombre... julia.

julia étant connu pour être bien plus performant et spécialisé pour des travaux scientifiques, on peut être amené à choisir l'un ou l'autre, et cette version 3.11 équilibre les forces côté performances.
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Avatar de shenron666
Expert confirmé https://www.developpez.com
Le 07/11/2022 à 20:51
Le binaire compilé en C++ s'exécute en seulement 1,8 fois moins de temps que le code javascript.
Mon premier avis est que je doute que le code C++ soit correctement écrit.
En plus, comparer des temps d'exécution de cet ordre (moins d'une seconde) manque de précision.

Dire que C++ a une syntaxe moche est plus que ridicule vu que la beauté c'est subjectif, et la beauté d'un code c'est... encore plus subjectif.
Perso je préfère le C# mais jamais je n'irai dire que c'est plus beau ou moins moche qu'un autre langage.
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Avatar de byrautor
Membre confirmé https://www.developpez.com
Le 08/11/2022 à 13:36
3 fois plus rapide !
Mazette, il faut y croire, ma conviction est que ...
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Avatar de vivid
Membre du Club https://www.developpez.com
Le 16/11/2022 à 7:35
X3 fois plus rapide, c'est reconnaitre que la version précédente a été conçue avec les pieds ! ils font la promotion de leur incompétence ?!!
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