ПФ
Я начал, но не закончил
Size: a a a
2018 July 03
ПФ
Я правда не asm смотрел, а что-то ещё
ПФ
сейчас попробую, сорри вчера не дошли руки
Что значит "сорри"? Ты тут добровольно, ничего не должен )))
OS
Result "org.graalvm.demos.KotlinBemchmark.sequenceBenchmark":
402966.657 ±(99.9%) 92627.573 ns/op [Average]
(min, avg, max) = (144834.872, 402966.657, 1304971.616), stdev = 273114.507
CI (99.9%): [310339.085, 495594.230] (assumes normal distribution)
# Run complete. Total time: 00:04:41
REMEMBER: The numbers below are just data. To gain reusable insights, you need to follow up on
why the numbers are the way they are. Use profilers (see -prof, -lprof), design factorial
experiments, perform baseline and negative tests that provide experimental control, make sure
the benchmarking environment is safe on JVM/OS/HW level, ask for reviews from the domain experts.
Do not assume the numbers tell you what you want them to tell.
Benchmark (arrSz) Mode Cnt Score Error Units
KotlinBemchmark.noSequenceBenchmark 0 avgt 100 533.272 ± 542.079 ns/op
KotlinBemchmark.noSequenceBenchmark 1 avgt 100 1286.337 ± 574.871 ns/op
KotlinBemchmark.noSequenceBenchmark 10 avgt 100 1445.131 ± 691.021 ns/op
KotlinBemchmark.noSequenceBenchmark 100 avgt 100 15943.713 ± 7702.008 ns/op
KotlinBemchmark.noSequenceBenchmark 1000 avgt 100 135842.840 ± 50431.436 ns/op
KotlinBemchmark.noSequenceBenchmark 10000 avgt 100 988083.030 ± 206282.435 ns/op
KotlinBemchmark.sequenceBenchmark 0 avgt 100 6.538 ± 0.531 ns/op
KotlinBemchmark.sequenceBenchmark 1 avgt 100 23.976 ± 22.915 ns/op
KotlinBemchmark.sequenceBenchmark 10 avgt 100 20.592 ± 1.691 ns/op
KotlinBemchmark.sequenceBenchmark 100 avgt 100 5569.891 ± 2937.071 ns/op
KotlinBemchmark.sequenceBenchmark 1000 avgt 100 45259.505 ± 17131.556 ns/op
KotlinBemchmark.sequenceBenchmark 10000 avgt 100 402966.657 ± 92627.573 ns/op
OS
у меня вроде ничего не проваливается/супер-компилится
ПФ
А бейзлайн?
OS
Benchmark (arrSz) Mode Cnt Score Error Units
JavaSimpleStreamBenchmark.baseline 0 avgt 100 8.732 ± 1.554 ns/op
JavaSimpleStreamBenchmark.baseline 1 avgt 100 13.769 ± 1.388 ns/op
JavaSimpleStreamBenchmark.baseline 10 avgt 100 17.997 ± 2.201 ns/op
JavaSimpleStreamBenchmark.baseline 100 avgt 100 32.182 ± 2.726 ns/op
JavaSimpleStreamBenchmark.baseline 1000 avgt 100 159.934 ± 13.331 ns/op
JavaSimpleStreamBenchmark.baseline 10000 avgt 100 1813.228 ± 196.131 ns/op
ПФ
Это всё в одном ране?
OS
net :)
ПФ
Считаешь мне надо ещё раз попробовать воспроизвести?
ПФ
Я даже не знаю что хуже - если воспроизведётся или если нет
OS
я попробую
OS
но ты тоже можешь попробовать
ПФ
По ходу общения люди уходят )))
NK
Просто вы тут марсианские темы обсуждаете) граль пока сугубо для гиков)
ПФ
Вопрос в том, заечм они сюда пришли вообще. Это же заведомое гиконли
NK
Кстати, тут недавно с Алоном Закаем обсуждали тему tail call optimization. Как оказалось такое умеет делать только babel (весьма топорно, просто разворачивая в цикл со вспомогательным стеком), Closure и хаскель, GCC со специальным флагом (C++ спека этого не требует). И по сути все. Java не делает, при чем по соображениям безопасности, так как меняется контекст исполнения. Я так понимаю граль тоже?
ПФ
ID:414983998
Кстати, тут недавно с Алоном Закаем обсуждали тему tail call optimization. Как оказалось такое умеет делать только babel (весьма топорно, просто разворачивая в цикл со вспомогательным стеком), Closure и хаскель, GCC со специальным флагом (C++ спека этого не требует). И по сути все. Java не делает, при чем по соображениям безопасности, так как меняется контекст исполнения. Я так понимаю граль тоже?
джава не делает, а вот котлин делает
NK
Что Котлин для этого использует?
ПФ
так фиг ли, временную переменную создаёт с метод превращает в цикл )