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转自:思否 本文作者:Michael van der Gulik 原文链接:《Why WebAssembly is a big deal》 译者:敖小剑 WebAssembly 是每个程序员都应该关注的技术。WebAssembly 会变得更流行。 WebAssembly 将取代 JavaScript。WebAssembly 将取代 HTML 和 CSS。 WebAssembly 将取代手机应用。WebAssembly 将取代桌面应用。在 10 年内,我保证每个程序员至少需要知道如何使用工具来操作 WebAssembly 并理解它是如何工作的。 你可能会说,“太离谱了!” 好吧,请继续阅读。 什么是 WebAssembly 当前形式的 WebAssembly 是 Web 浏览器的新扩展,可以运行预编译代码…快速地。在 C ++ 中编写了一些小代码,然后使用 Emscripten 编译器将该代码编译为 WebAssembly。通过一些 Javascript 粘合,就可以在 Web 浏览器中调用这一小段代码,例如,运行粒子模拟。 WebAssembly 文件,扩展名为.wasm,本身是包含可执行指令的二进制格式。要使用该文件,必须编写一个运行某些 Javascript 的 HTML 文件来获取、编译和执行 WebAssembly 文件。WebAssembly 文件在基于堆栈的虚拟机上执行,并使用共享内存与其 JavaScript 包装器进行通信。 到目前为止,这似乎并不有趣。它看起来只不过是 JavaScript 的加速器。但是,聪明的读者会对 WebAssembly 可能成为什么有所了解。 WebAssembly 将成为什么? 第一个重要发现是 WebAssembly 是一个安全的沙盒虚拟机。可以从 Internet 运行喜欢的 WebAssembly 代码,而确保它不会接管 PC 或服务器。四个主流 Web 浏览器对它的安全性非常有信心,它已经默认实现并启用了。它的真正安全性还有待观察,但安全性是 WebAssembly 的核心设计目标。 第二个重要发现是 WebAssembly 是一个通用的编译目标。它的原始编译器是一个 C 编译器,这个编译器很好地指示了 WebAssembly 虚拟机的低级和可重定向性。许多编程语言都使用 C 语言编写虚拟机,其他一些语言甚至使用 C 本身作为编译目标。 此时,有人整理了一个可以编译为 WebAssembly 的编程语言列表。这份名单将在未来很多年中继续增长。 WebAssembly 允许使用任何编程语言编写代码,然后让其他人在任何平台上安全地运行该代码,无需安装任何内容。朋友们,这是美好梦想的开始。 部署问题 我们来谈谈如何将软件提供给用户。 为新项目选择编程语言的一个重要因素是如何将项目部署到客户。您的程序员喜欢用 Haskell,Python,Visual Basic 或其他语言编写应用程序,具体取决于他们的喜好。要使用喜欢的语言,他们需要编译应用,制作一些可安装的软件包,并以某种方式将其安装在客户端的计算机上。有许多方法可以提供软件 - 包管理器,可执行安装程序或安装服务,如 Steam,Apple App Store,Google Play 或 Microsoft store。 每一个安装机制都意味着痛苦,从应用商店安装时的轻微疼痛,到管理员要求在他的 PC 上运行一些旧的 COBOL 代码时的集群头痛。 部署是一个问题。对于开发人员和系统管理员来说,部署一直是一个痛点。我们使用的编程语言与我们所针对的平台密切相关。如果大量用户在 PC 或移动设备上,我们使用 HTML 和 Javascript。如果用户是 Apple 移动设备用户,我们使用……呃…… Swift?(我实际上不知道)。如果用户在 Android 设备上,我们使用 Java 或 Kotlin。如果用户在真实计算机上并且愿意处理掉他们的部署问题,那么我们开发人员才能在我们使用的编程语言中有更多选择。 WebAssembly 有可能解决部署问题。 有了 WebAssembly,您可以使用任何编程语言编写应用,只要这些编程语言可以支持 WebAssembly,而应用可以在任何设备和任何具有现代 Web 浏览器的操作系统上运行。 硬件垄断 想购买台式机或笔记本电脑。有什么选择?好吧,有英特尔,有 AMD。多年来一直是双寡头垄断。保持这种双寡头垄断的一个原因是 x86 架构只在这两家公司之间交叉许可,而且通常预编译的代码需要 x86 或 x86-64(也就是 AMD-64)架构。还有其他因素,例如设计世界上最快的 CPU 是一件很艰难但也很昂贵的事情。 WebAssembly 是一种可让您在任何平台上运行代码的技术(之一)。如果它成为下一个风口,硬件市场将变得商品化。应用编译为 WebAssembly,就可以在任何东西上运行 - x86,ARM,RISC-V,SPARC。即便是操作系统市场也会商品化;您所需要的只是一个支持 WebAssembly 的浏览器,以便在硬件可以运行时运行最苛刻的应用程序。 编者注:Second State 研发的专为服务端优化的 WebAssembly 引擎 SSVM 已经可以运行在高通骁龙芯片上。Github 链接:https://github.com/second-sta... 云计算 但等等,还有更多。云计算成为IT经理办公室的流行词已有一段时间,WebAssembly 可以直接迎合它。 WebAssembly 在安全沙箱中执行。可以制作一个容器,它可以在服务器上接受和执行 WebAssembly 模块,而资源开销很小。对于提供的每个服务,无需在虚拟机上运行完整的操作系统。托管提供商只提供对可以上传代码的WebAssembly 容器的访问权限。它可以是一个原始容器,接收 socket 并解析自己的 HTTP 连接,也可以是一个完整的 Web 服务容器,其中 WebAssembly 模块只需要处理预解析的HTTP请求。 这还不存在。如果有人想变得富有,那么可以考虑这个想法。 编者注:目前已经有人正在实现这个想法,Byte Alliance 计划将WebAssembly 带到浏览器之外,Second State 已经发布了为服务端设计的WebAssembly 引擎开发者预览版。 不是云计算 WebAssembly 足以取代 PC 上本地安装的大多数应用程序。我们已经使用 WebGL(又名OpenGL ES 2.0)移植了游戏。我预测不久之后,受益于WebAssembly,像 LibreOffice 这样的大型应用可以直接从网站上获得,而无需安装。 在这种情况下,在本地安装应用没什么意义。本地安装的应用和 WebAssembly 应用之间几乎没有区别。WebAssembly 应用已经可以使用屏幕,键盘和鼠标进行交互。它可以在 2D 或 OpenGL 中进行图形处理,并使用硬件对视频流进行解码。可以播放和录制声音。可以访问网络摄像头。可以使用 WebSockets。可以使用 IndexedDB 存储大量数据在本地磁盘上。这些已经是 Web 浏览器中的标准功能,并且都可以使用 JavaScript 向 WebAssembly 暴露。 目前唯一困难的地方是 WebAssembly 无法访问本地文件系统。好吧,可以通过 HTML 使用文件上传对话,但这不算。最终,总会有人为此创建 API,并可能称之为 “WASI”。 “从互联网上运行应用程序!?胡说八道!“,你说。好吧,这是使用 Qt 和 WebAssembly 实现的文本编辑器 (以及更多)。 这是一个简单的例子。复杂的例子是在 WebBrowser 中运行的 Adobe Premier Pro 或 Blender。或者考虑像 Steam 游戏一样可以直接从网络上运行。这听起来像小说,但从技术上说这并非不能发生。 它会来的。 让我们裸奔! 目前,WebAssembly 在包含 HTML 和 Javascript 包装器的环境中执行。为什么不脱掉这些?有了 WebAssembly,为什么还要在浏览器中包含 HTML 渲染器和 JavaScript 引擎? 通过为所有服务提供标准化 API,这些服务通常是 Web 浏览器提供的,可以创建裸 WebAssembly。就是没有 HTML和 Javascript 包装来管理的 WebAssembly。访问的网页是 .wasm 文件,浏览器会抓取并运行该文件。浏览器为WebAssembly 模块提供画布,事件处理程序以及对浏览器提供的所有服务的访问。 这目前还不存在。如果现在使用 Web 浏览器直接访问 .wasm 文件,它会询问是否要下载它。我假设将设计所需的 API 并使其工作。 结果是 Web 可以发展。网站不再局限于 HTML,CSS 和 Javascript。可以创建全新的文档描述语言。可以发明全新的布局引擎。而且,对于像我这样的 polyglots 最相关,我们可以选择任何编程语言来实现在线服务。 可访问性 但我听到了强烈抗议!可访问性怎么样??搜索引擎怎么办? 好吧,我还没有一个好的答案。但我可以想象几种技术解决方案。 一个解决方案是我们保留内容和表现的分离。内容以标准化格式编写,例如 HTML。演示文稿由 WebAssembly 应用管理,该应用可以获取并显示内容。这允许网页设计师使用想要的任何技术进行任意演示 - 不需要 CSS,而搜索引擎和需要不同类型的可访问性的用户仍然可以访问内容。 请记住,许多 WebAssembly 应用并不是可以通过文本访问的,例如游戏和许多应用。盲人不会从图像编辑器中获得太多好处。 另一个解决方案是发明一个 API,它可以作为 WebAssembly 模块,来提供想在屏幕上呈现的 DOM,供屏幕阅读器或搜索引擎使用。基本上会有两种表示形式:一种是在图形画布上,另一种是产生结构化文本输出。 第三种解决方案是使用屏幕阅读器或搜索引擎可以使用的元数据来增强画布。执行 WebAssembly 并在画布上呈现内容,其中包含描述渲染内容的额外元数据。例如,该元数据将包括屏幕上的区域是否是菜单以及存在哪些选项,或者区域是否想要文本输入,以及屏幕上的区域的自然排序(也称为标签顺序)是什么。基本上,曾经在 HTML 中描述的内容现在被描述为具有元数据的画布区域。同样,这只是一个想法,它可能在实践中很糟糕。 可能是什么 1995年,Sun Microsystems 发布了 Java,带有 Java applets 和大量的宣传。有史以来第一次,网页可以做一些比 和 GIF 动画更有趣的事情。开发人员可以使应用完全在用户的 Web 浏览器中运行。它们没有集成到浏览器中,而是实现为繁重的插件,需要安装整个 JVM。1995年,这不是一个小的安装。applets 也需要一段时间来加载并使用大量内存。我们现在凭借大量内存,这不再是一个问题,但在 Java 生命的第一个十年里,它让体验变得令人厌烦。 applets 也不可靠。无法保证它们会运行,尤其是在用户使用 Microsoft 的实现时。他们也不安全,这是棺材里的最后一颗钉子。 以 JVM 为荣,其他语言最终演变为在 JVM 上运行。但现在,那艘船航行了。 FutureSplash / Macromedia / Adobe Flash 也是一个竞争者,但是是专有的,具有专有工具集和专有语言的专有格式。我读到他们确实在2009年开启了文件格式。最终从浏览器中删除了支持,因为它存在安全风险。 这里的结论是,如果希望您的技术存在于每个人的机器上,那么安全性就需要正视。我真诚地希望 WebAssembly 作为标准对安全问题做出很好的反应。 需要什么? WebAssembly 仍处于初期阶段。它目前能很好的运行代码,而规范版本是 1.0,二进制格式定型。目前正在开展SIMD 指令支持。通过 Web Workers 进行多线程处理也正在进行中。 工具可用,并将在未来几年不断改进。浏览器已经让你窥视 WebAssembly 文件。至少 Firefox 允许查看WebAssembly 字节码,设置断点并查看调用堆栈。我听说浏览器也有 profiling 支持。 语言支持包括一套不错的语言集合–C,C++和Rust是一流的公民。C#,Go和Lua显然有稳定的支持。Python,Scala,Ruby,Java和Typescript都有实验性支持。这可能是一个傲慢的陈述,但我真的相信任何想要在21世纪存在的语言都需要能够在 WebAssembly 上编译或运行。 在访问外部设备的 API 支持方面,我所知道的唯一可用于裸 WebAssembly 的 API 是 WASI,它允许文件和流访问等核心功能,允许 WebAssembly 在浏览器外运行。否则,任何访问外部世界的 API 都需要在浏览器中的 Javascript 中实现。除了本地机器上的文件访问,打印机访问和其他新颖的硬件访问(例如非标准蓝牙或USB设备)之外,应用所需的一切几乎都可以满足。“裸WebAssembly”并不是它成功的必要条件; 它只是一个小的优化,不需要浏览器包含对 HTML,CSS 或 Javascript 的支持。 我不确定在桌面环境中让 WebAssembly 成为一等公民需要什么。需要良好的复制和粘贴支持,拖放支持,本地化和国际化,窗口管理事件以及创建通知的功能。也许这些已经可以从网络浏览器中获得; 我经常惊讶与已经可能的事情。 引发爆炸的火花是创建允许现有应用移植的环境。如果创造了“用于 WebAssembly 的 Linux 子系统”,那么可以将大量现有的开源软件移植到 WebAssembly 上。它需要模拟一个文件系统 - 可以通过将文件系统的所有只读部分都缓存为 HTTP 请求来完成,并且所有可写部分都可以在内存中,远程存储或使用浏览器可以提供的任何文件访问。图形支持可以通过移植 X11 或 Wayland 的实现来使用 WebGL(我理解已经作为 AIGLX 存在?)。 一些 SDL 游戏已经被移植到 WebAssembly - 最着名的是官方演示。 一旦 JVM 在 WebAssembly 中运行,就可以在浏览器中运行大量的 Java 软件。同样适用于其他虚拟机和使用它们的语言。 与 Windows 软件的巨大世界一样,我没有答案。WINE 和 ReactOS 都需要底层的 x86 或 x86-64 机器,所以唯一的选择是获取源代码并移植它,或者使用 x86 模拟器。 尾声 WebAssembly 即将到来。 它来得很慢,但现在所有的部分都可以在你正在使用的浏览器上使用。现在我们等待构建用于从各种编程语言中定位 WebAssembly 的基础设施。一旦构建完成,我们将摆脱 HTML,CSS 和 Javascript 的束缚。 加入阿里云钉钉群享福利:每周技术直播,定期群内有奖活动、大咖问答 阿里云开发者社区

茶什i 2020-01-07 10:32:35 0 浏览量 回答数 0

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1.1。Numba的约5分钟指南 Numba是Python的即时编译器,它最适用于使用NumPy数组和函数以及循环的代码。使用Numba的最常用方法是通过其装饰器集合,可以应用于您的函数来指示Numba编译它们。当调用Numba修饰函数时,它被编译为机器代码“及时”执行,并且您的全部或部分代码随后可以以本机机器代码速度运行! 开箱即用的Numba使用以下方法: 操作系统:Windows(32位和64位),OSX和Linux(32位和64位) 架构:x86,x86_64,ppc64le。在armv7l,armv8l(aarch64)上进行实验。 GPU:Nvidia CUDA。AMD ROC的实验。 CPython的 NumPy 1.10 - 最新 1.1.1。我怎么得到它? Numba可作为畅达包为 蟒蛇Python发布: $ conda install numba Numba还有pip可供选择: $ pip install numba Numba也可以 从源代码编译,虽然我们不建议首次使用Numba用户。 Numba通常用作核心包,因此其依赖性保持在绝对最小值,但是,可以按如下方式安装额外的包以提供其他功能: scipy- 支持编译numpy.linalg功能。 colorama - 支持回溯/错误消息中的颜色突出显示。 pyyaml - 通过YAML配置文件启用Numba配置。 icc_rt - 允许使用Intel SVML(高性能短矢量数学库,仅限x86_64)。安装说明在 性能提示中。 1.1.2。Numba会为我的代码工作吗? 这取决于你的代码是什么样的,如果你的代码是以数字为导向的(做了很多数学运算),经常使用NumPy和/或有很多循环,那么Numba通常是一个不错的选择。在这些例子中,我们将应用最基本的Numba的JIT装饰器,@jit试图加速一些函数来演示哪些有效,哪些无效。 Numba在代码看起来像这样: from numba import jit import numpy as np x = np.arange(100).reshape(10, 10) @jit(nopython=True) # Set "nopython" mode for best performance def go_fast(a): # Function is compiled to machine code when called the first time trace = 0 for i in range(a.shape[0]): # Numba likes loops trace += np.tanh(a[i, i]) # Numba likes NumPy functions return a + trace # Numba likes NumPy broadcasting print(go_fast(x)) 对于看起来像这样的代码,如果有的话,它将无法正常工作: from numba import jit import pandas as pd x = {'a': [1, 2, 3], 'b': [20, 30, 40]} @jit def use_pandas(a): # Function will not benefit from Numba jit df = pd.DataFrame.from_dict(a) # Numba doesn't know about pd.DataFrame df += 1 # Numba doesn't understand what this is return df.cov() # or this! print(use_pandas(x)) 请注意,Numba不理解Pandas,因此Numba只是通过解释器运行此代码,但增加了Numba内部开销的成本! 1.1.3。什么是nopython模式? Numba @jit装饰器从根本上以两种编译模式运行, nopython模式和object模式。在go_fast上面的例子中, nopython=True在@jit装饰器中设置,这是指示Numba在nopython模式下操作。nopython编译模式的行为本质上是编译装饰函数,以便它完全运行而不需要Python解释器的参与。这是使用Numba jit装饰器的推荐和最佳实践方式,因为它可以带来最佳性能。 如果编译nopython模式失败,Numba可以编译使用 ,如果没有设置,这是装饰器的 后退模式(如上例所示)。在这种模式下,Numba将识别它可以编译的循环并将它们编译成在机器代码中运行的函数,并且它将运行解释器中的其余代码。为获得最佳性能,请避免使用此模式objectmode@jitnopython=Trueuse_pandas 1.1.4。如何衡量Numba的表现? 首先,回想一下,Numba必须为执行函数的机器代码版本之前给出的参数类型编译函数,这需要时间。但是,一旦编译完成,Numba会为所呈现的特定类型的参数缓存函数的机器代码版本。如果再次使用相同的类型调用它,它可以重用缓存的版本而不必再次编译。 测量性能时,一个非常常见的错误是不考虑上述行为,并使用一个简单的计时器来计算一次,该计时器包括在执行时编译函数所花费的时间。 例如: from numba import jit import numpy as np import time x = np.arange(100).reshape(10, 10) @jit(nopython=True) def go_fast(a): # Function is compiled and runs in machine code trace = 0 for i in range(a.shape[0]): trace += np.tanh(a[i, i]) return a + trace DO NOT REPORT THIS... COMPILATION TIME IS INCLUDED IN THE EXECUTION TIME! start = time.time() go_fast(x) end = time.time() print("Elapsed (with compilation) = %s" % (end - start)) NOW THE FUNCTION IS COMPILED, RE-TIME IT EXECUTING FROM CACHE start = time.time() go_fast(x) end = time.time() print("Elapsed (after compilation) = %s" % (end - start)) 这,例如打印: Elapsed (with compilation) = 0.33030009269714355 Elapsed (after compilation) = 6.67572021484375e-06 衡量Numba JIT对您的代码的影响的一个好方法是使用timeit模块函数来执行时间,这些函数测量多次执行迭代,因此可以在第一次执行时适应编译时间。 作为旁注,如果编译时间成为问题,Numba JIT支持 编译函数的磁盘缓存,并且还具有Ahead-Of-Time编译模式。 1.1.5。它有多快? 假设Numba可以在nopython模式下运行,或者至少编译一些循环,它将针对您的特定CPU进行编译。加速因应用而异,但可以是一到两个数量级。Numba有一个 性能指南,涵盖了获得额外性能的常用选项。 1.1.6。Numba如何运作? Numba读取装饰函数的Python字节码,并将其与有关函数输入参数类型的信息相结合。它分析并优化您的代码,最后使用LLVM编译器库生成函数的机器代码版本,根据您的CPU功能量身定制。每次调用函数时都会使用此编译版本。 1.1.7。其他感兴趣的东西: Numba有相当多的装饰,我们看到@jit和@njit,但也有: @vectorize- 生成NumPy ufunc(ufunc支持所有方法)。文件在这里。 @guvectorize- 产生NumPy广义ufuncs。 文件在这里。 @stencil - 将函数声明为类似模板操作的内核。 文件在这里。 @jitclass - 对于jit感知类。文件在这里。 @cfunc - 声明一个函数用作本机回调(从C / C ++等调用)。文件在这里。 @overload- 注册您自己的函数实现,以便在nopython模式下使用,例如@overload(scipy.special.j0)。 文件在这里。 一些装饰者提供额外选项: parallel = True- 启用功能的 自动并行化。 fastmath = True- 为该功能启用快速数学行为。 ctypes / cffi / cython互操作性: cffi- 模式支持调用CFFI函数nopython。 ctypes- 模式支持调用ctypes包装函数nopython。。 Cython导出的函数是可调用的。 1.1.7.1。GPU目标: Numba可以针对Nvidia CUDA和(实验性)AMD ROC GPU。您可以使用纯Python编写内核,让Numba处理计算和数据移动(或明确地执行此操作)。单击关于CUDA或ROC的 Numba文档 。 示例:接下来我们写一段简单的代码,来计算一下执行时间: 示例1:不使用numba的: import time def num(): arr = [] for i in range(10000000): arr.append(i) stime = time.time() num() etime = time.time() - stime print(arr) print('用时:{}秒'.format(etime)) 示例输出时间: 用时:1.4500024318695068秒 示例2:使用numba @jit import time from numba import jit @jit def num(): arr = [] for i in range(10000000): arr.append(i) stime = time.time() num() etime = time.time() - stime print(arr) print('用时:{}秒'.format(etime)) 示例输出: 用时:0.5530002117156982秒 结论: 上述两个示例代码,一个使用了numba,另一个没有使用numba;可以看出使用numba @jit装饰后,时间明显快了很多倍。 这只是一个简单示例;对于复杂计算提高速度更明显。

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