プログラミング言語 Julia の簡単な紹介です

1. プログラミング言語
の紹介
2014/9/16
Kentaro Iizuka
Github: iizukak

2. • 一言で言えば、科学技術計算向けの高速なLL
• 数値計算 ∪ 確率統計 ∪ 機械学習 ∪ 画像処理 ∪ 等々

3. ぱっと見、普通なLL
function
randmatstat(t)
n
=
5
v
=
zeros(t)
w
=
zeros(t)
for
i=1:t
a
=
randn(n,n)
b
=
randn(n,n)
c
=
randn(n,n)
d
=
randn(n,n)
P
=
[a
b
c
d]
Q
=
[a
b;
c
d]
v[i]
=
trace((P.'*P)^4)
w[i]
=
trace((Q.'*Q)^4)
end
return
(std(v)/mean(v),
std(w)/
mean(w))
end
function
mandel(z)
c
=
z
maxiter
=
80
for
n
=
1:maxiter
if
abs(z)
>
2
return
n-­‐1
end
z
=
z^2
+
c
end
return
maxiter
end

4. もちろん対話環境有
$
julia
_
_
_
_(_)_
|
A
fresh
approach
to
technical
computing
(_)
|
(_)
(_)
|
Documentation:
http://docs.julialang.org
_
_
_|
|_
__
_
|
Type
"help()"
for
help.
|
|
|
|
|
|
|/
_`
|
|
|
|
|_|
|
|
|
(_|
|
|
Version
0.3.0
(2014-­‐08-­‐20
20:43
UTC)
_/
|__'_|_|_|__'_|
|
Official
http://julialang.org/
release
|__/
|
x86_64-­‐apple-­‐darwin13.3.0
julia>
1
+
2
3
julia>
ans
3
http://docs.julialang.org/en/release-0.3/manual/getting-started/

5. でいいじゃん？

6. CPython, R よりは速い
http://julialang.org/benchmarks/

7. NumPy, PyPy
でいいじゃん？

8. そ、そうかな…？
• 確かにNumPyは速い
• 線形代数関係の使い勝手がよい、と思う
• ユーザー数多い
• だが、NumPyのソースコードを読むのは難易度高

9. NumPy is 半分 C

10. NumPy is 半分 C
• 神によってチューニングされた C
• 使うのは簡単だが、改造/改良は難易度高
• NumPy に限らず、LLで書いて遅いところはCで書
きなおすのは定石

11. Julia is だいたい Julia
だいたいJulia
どうしてもなところはC

12. function
randmatstat(t)
n
=
5
v
=
zeros(t)
w
=
zeros(t)
for
i=1:t
a
=
randn(n,n)
b
=
randn(n,n)
c
=
randn(n,n)
d
=
randn(n,n)
P
=
[a
b
c
d]
Q
=
[a
b;
c
d]
v[i]
=
trace((P.'*P)^4)
w[i]
=
trace((Q.'*Q)^4)
end
return
(std(v)/mean(v),
std(w)/
mean(w))
end
struct
double_pair
randmatstat(int
t)
{
dsfmt_t
dsfmt;
dsfmt_init_gen_rand(&dsfmt,
1234);
int
n
=
5;
struct
double_pair
r;
double
*v
=
(double*)calloc(t,sizeof(double));
double
*w
=
(double*)calloc(t,sizeof(double));
double
*a
C
=
(double*)malloc((n)*(n)*sizeof(double));
double
*b
=
(double*)malloc((n)*(n)*sizeof(double));
double
*c
=
(double*)malloc((n)*(n)*sizeof(double));
double
*d
=
(double*)malloc((n)*(n)*sizeof(double));
double
*P
=
(double*)malloc((n)*(4*n)*sizeof(double));
double
*Q
=
(double*)malloc((2*n)*(2*n)*sizeof(double));
double
*PtP1
=
(double*)malloc((4*n)*(4*n)*sizeof(double));
double
*PtP2
=
(double*)malloc((4*n)*(4*n)*sizeof(double));
double
*QtQ1
=
(double*)malloc((2*n)*(2*n)*sizeof(double));
double
*QtQ2
=
(double*)malloc((2*n)*(2*n)*sizeof(double));
for
(int
i=0;
i
<
t;
i++)
{
randmtzig_fill_randn(&dsfmt,
a,
n*n);
randmtzig_fill_randn(&dsfmt,
b,
n*n);
randmtzig_fill_randn(&dsfmt,
c,
n*n);
randmtzig_fill_randn(&dsfmt,
d,
n*n);
memcpy(P+0*n*n,
a,
n*n*sizeof(double));
memcpy(P+1*n*n,
b,
n*n*sizeof(double));
memcpy(P+2*n*n,
c,
n*n*sizeof(double));
memcpy(P+3*n*n,
d,
n*n*sizeof(double));
for
(int
j=0;
j
<
n;
j++)
{
for
(int
k=0;
k
<
n;
k++)
{
Q[2*n*j+k]
=
a[k];
Q[2*n*j+n+k]
=
b[k];
Q[2*n*(n+j)+k]
=
c[k];
Q[2*n*(n+j)+n+k]
=
d[k];
}
}
cblas_dgemm(CblasColMajor,
CblasTrans,
CblasNoTrans,
n,
n,
4*n,
1.0,
P,
4*n,
P,
4*n,
0.0,
PtP1,
4*n);
cblas_dgemm(CblasColMajor,
CblasNoTrans,
CblasNoTrans,
4*n,
4*n,
4*n,
1.0,
PtP1,
4*n,
PtP1,
4*n,
0.0,
PtP2,
4*n);
cblas_dgemm(CblasColMajor,
CblasNoTrans,
CblasNoTrans,
4*n,
4*n,
4*n,
1.0,
PtP2,
4*n,
PtP2,
4*n,
0.0,
PtP1,
4*n);
for
(int
j=0;
j
<
n;
j++)
{
v[i]
+=
PtP1[(n+1)*j];
}
cblas_dgemm(CblasColMajor,
CblasTrans,
CblasNoTrans,
2*n,
2*n,
2*n,
1.0,
Q,
2*n,
Q,
2*n,
0.0,
QtQ1,
2*n);
cblas_dgemm(CblasColMajor,
CblasNoTrans,
CblasNoTrans,
2*n,
2*n,
2*n,
1.0,
QtQ1,
2*n,
QtQ1,
2*n,
0.0,
QtQ2,
2*n);
Julia

13. Julia プログラマは
Julia 本体のコードが読める

14. 低レイヤ層マンにも優しい
julia> f(x) = x * x!
f (generic function with 1 method)!
!
julia> f(2.0)!
4.0!
!
julia> code_llvm(f, (Float64,))!
!
define double @julia_f662(double) {!
top:!
%1 = fmul double %0, %0, !dbg !3553!
ret double %1, !dbg !3553!
}!
♥
出力される LLVM コードの
チェックも楽

15. Julia では、ドメインエキスパートと
速度マニアが一緒に仕事ができる。
これは大きな達成である。
Why I’m Betting on Julia
By Evan Miller
http://www.evanmiller.org/why-im-betting-on-julia.html

16. 絶賛開発中
• 0.1 : 2013/02
• 0.2 : 2013/11
• 0.3 : 2014/08
• JuliaCon 2014 : 2014/06

17. ドキュメントしっかりしてる
http://julia.readthedocs.org/en/latest/

18. コミュニティが活発
MLへの投稿多し
(in 12 hour)

19. More Features
• 多重ディスパッチ
• 同図像性（マクロがあります）
• C の呼び出しも簡単（ええ、C も使えますよもちろん）
• 使いやすい並列計算の仕組み
• パッケージ管理ももちろんあります
• MIT License

20. • 科学技術計算向けの速いLL
• OO な LL を書いたことがある人なら簡単
• Julia の大部分は Julia で書かれている
• 科学好きプログラマにぴったり！

21. おまけ
• インストール
• OS X なら dmg を落とすだけ！ 最新版を使う
• http://julialang.org/downloads/
• チュートリアル
• http://julia.readthedocs.org/en/latest/manual/getting-started/
• ドキュメント
• http://docs.julialang.org/en/latest/
• JuliaCon 2014 の発表動画
• https://www.youtube.com/user/JuliaLanguage