Rustが遅すぎる？プロファイリングで性能向上！
「開発プロセスにプロファイリングを組み込むのはどうだろう？」 ミーティングで、プロファイリングの重要性を発言するだけで、みんながあなたの深い知見、意識の高さに驚くことでしょう。もちろん、あなたは、プロファイリングのやり方を知っている必要はありません。開発の終盤に、性能目標が達成されず、解析が実施される頃には、誰もあなたの発言は覚えていません。しかし、万が一、あなたの意見が採用されても困らないように、この記事を参考にしてください。 Goは、CPU、メモリ、block、mutexなど、使いこなせないほどの種類をサポートするプロファイリングツールpprofを標準機能として提供します。一方、Rustは、そんな機能を提供しません。Rustへの愛が揺らぐかもしれませんが、Rustへの愛は、見返りを求めない純愛です。愛の見返りに何かが与えられると期待してはいけません。 Rustでもpprofあなたは、す
Rust のパフォーマンスに何が影響を与えているのか - Qiita
動機 The Rust Performance Book という書きものを見つけました。いろいろなパフォーマンス改善テクニックが書かれているわけですが、実際に普段書いてる Rust コードの中で一体何がパフォーマンスに与える影響が大きいのか？という点が気になってベンチマークを取ってみました。 今回パフォーマンスを計測するプログラムはビットマップ画像（1600px x 1200px）をグレースケールに変換する処理です。I/O のパフォーマンスは無視します。&[u8]から RGB をそれぞれ 1byte ずつ（合計 3bytes）取ってきて、それをグレースケールの 1byte に変換してVec<u8>にする時間を計測します。イメージとしては下記のような関数です。 // source が カラーのビットマップ画像のデータ fn sample(source: &[u8]) -> Result<Ve
Making slow Rust code fast
Performance tuning using Criterion.rs and flamegraphs Performance is one of the top reasons developers choose Rust for their applications. In fact, it's the first reason listed under the "Why Rust?" section on the rust-lang.org homepage, even before memory safety. This is for good reason too--many benchmarks show that software written in Rust is fast, sometimes even the fastest. This doesn't mean
Go vs Rust : 特徴量DBに適するのはどっち！？ (2020-04-14 実験追記) - ABEJA Tech Blog
ABEJA で Research Engineer をやっている中川です．普段は論文読んだり，機械学習モデルを実装したり，インフラを構築したりしています．今回のブログでは，Insight for Retail の一機能として提供しているリピータ分析に用いる特徴量DBの改善に向けた言語選定について紹介します． ※ たくさんの方々からのコメントありがとうございます．いただいた観点をベースに「2020-04-14 追記」以下に実験を追加しました． モチベーション リピート分析では，任意の特徴量をクエリに最も類似した特徴量を数100msec以内に検索する必要があり，一般的なデータベースでは実現することが難しいという課題がありました．そこで，われわれは python で独自のインメモリデータベースを実装し運用してきました．このデータベースがサービスの成長に合わせて限界を迎えつつあるので，アルゴリズム
RustがC++に速度で勝った話 - Fixstars Tech Blog /proc/cpuinfo
実行毎に数十msはブレるので、元のC++実装に対しての時間で比較して見ると、最適化オプションと配列境界チェックの除去が効いているように見えます。 そして先述の通り、RustとC++で実行順を入れ替えたり何度か実行しても、最終的に必ず（わずかに）Rustの方が時間短かったので、（2019/09/20:45追記）「計測誤差ではないの？」という問い合わせを内外から多数受けたので、（先述の通り経験的に計測誤差でないことは明らかではあるんですが経験者でない人向けの）分かりやすい証拠としてC++とRustそれぞれ単体を100回ずつ計測した結果を置いておきます。分布から分かる通り、検定などするまでもなく有意にRustの方が時間が短いことが分かります。また、C++側は元のナイーブな実装のままなので、高速化の余地（例えばrestrict）は十分にあります。ここでは「手軽にやった時に」を想定しており、その条件
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Rust速習会3 - Speaker Deck
Is the big integer implementation in the num crate slow?
Rust vs C gcc (64-bit Ubuntu quad core) | Computer Language Benchmarks Game