LLVM

Numbaを使って金融サービスの計算量の多いPythonモデルを高速化する方法

MillimanのChad Schusterが、NumbaによってPythonプログラムの一部をLLVMを通じて最適化されたコードに変換し、並列処理とGPUユニットを活用する方法を解説する。実験では大幅な性能向上が示される一方、オブジェクト指向プログラミング、型推論、コンパイル時間に関する制約も明らかになり、適切な高速化対象の選択が重要な要素となる。