元Google植山 類の“実装力”の源をSakana AI・秋葉拓哉が探る「集団開発のしがらみに、個人開発で殴りこむ」 - エンジニアtype | 転職type
moldを作ったのは「大学院の単位を取るため」だった 秋葉：植山さんと最初に接点を持ったのは、僕がマウンテンビューのMicrosoft Researchでインターンをしていた時だったと記憶しています。エンジニアならば誰が見ても驚くような開発を成し遂げ続けているので、ぜひ詳しくお話を聞きたいと思い対談のリクエストをさせていただきました。 植山：ありがとうございます。初めてお会いした当時から、秋葉さんはプログラミングコンテストの上位ランカーで実力があって、おまけに話も上手かった。なかなか直接関わる機会はなかったけど、時流に乗ってディープラーニングに着手して活躍しているという話はよく耳にしていました。 秋葉：確かに、植山さんと知り合った頃はまだディープラーニングには手を出していなかったですね。今ではAIへと専門領域を移して久しいので、振り返ると長い時間が経ちました。 今回は、個人の力で優れたプロ
JavaScript エンジンの高速化
これらの JavaScript エンジンのうち、以下では特に JavaScriptCore を扱います。 最適化の基本戦略 JavaScript をはじめとする動的言語は、主にインタープリタにおいて実行されます。しかし、インタープリタはコンパイルされたコードと比較して実行に時間を要するという欠点があります。そこで、インタープリタの最適化では、バイトコードの JIT コンパイルが最初に行われます。 しかし、コンパイルには当然時間がかかります。少しでも高速化されたコードを生成するには、より多くの時間をコンパイルにかけなければなりません。コンパイルによる速度向上とコンパイルのレイテンシはトレードオフの関係にあります。 そこで、多くの JavaScript エンジンは、インタープリタと多階層の JIT コンパイラの組み合わせで構成されています。次の図は、主要な JavaScript エンジンの設計
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