Julia：比 Fortran 快，比 Numpy 乾淨 - matecdev

banq發表於2021-06-21
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Julia是一種非常新的語言，除其他外，它旨在解決科學計算中所謂的“雙語言問題”。
也就是說，我們通常使用快速原型語言（如 Matlab 或 Python）來測試想法，但是當測試完成並且是進行一些嚴肅計算的時候，我們需要依賴不同的（編譯的）程式語言。
有許多工具可以簡化轉換，到目前為止，將 Fortran 庫包裝到 Python 中一直是我的首選。例如，用 F2PY 封裝一些 Fortran 似乎是一種使用（和分發）任何人都可以執行的高效 Fortran 程式碼的非常方便的方法。我還在這篇文章中跟蹤了在 Python 中使用 Fortran 的各種方法。
現在，Julia 旨在以一種激進的方式解決這個問題。這個想法是使用單一的程式語言，它既具有互動模式，適用於快速原型設計，也可以在 C/Fortran 效能下編譯和執行。
 

Julia vs Fortran vs Numpy：速度和程式碼清晰度總結
以下是我執行此基準測試後的結論。

  • Numpy 在許多情況下僅限於單執行緒，難以編碼和閱讀，並且可能比這兩種替代方案慢得多。
  • Fortran 使用非常簡單的程式碼提供了出色的效能，但需要進行一些包裝才能從 Python 等高階語言呼叫 Fortran。
  • Julia 比 Numpy 更快、更容易編寫，甚至能夠擊敗 gfortran 的效能。

老實說，我對我在效能比較中的發現感到震驚。Julia是驚人的。我沒想到 Julia 會在我的測試中透過編譯器最佳化擊敗 gfortran。並且它目前在很大程度上做到了這一點。
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