На самом деле примерно с тем же успехом можно сравнивать разные реализации BLAS - чисто фортранную и ATLAS, например. Когда быстродействие сводится к библиотекам, написанным на компилируемых в машинный код языках, побеждает та, которая оптимизирована лучше. От языка программирования это зависит постольку, поскольку стандарт языка ограничивает допустимую оптимизацию (например, стандарт фортрана запрещает повышать точность вычислений сверх указанной, даже если это приводит к повышению скорости). Оптимизаторы в современных компиляторах общие для всех языков, после стадии промежуточного кода компилятор "забывает", с какого языка компилирует.
Кстати, современные JIT-движки генерируют код почти такого же качества, как простые компиляторы. Поэтому PyPy такой быстрый. Он работает на том же LLVM, что и clang, и все его тормоза связаны исключительно с рантаймом питона (динамические аллокаторы, приведения типов и т.д.). На чисто числодробильном коде отставание от си и фортрана становится несущественным, хоть и все еще заметным.
![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png)
timeasmymeasure
no subject
Date: 2015-01-29 08:56 pm (UTC)Кстати, современные JIT-движки генерируют код почти такого же качества, как простые компиляторы. Поэтому PyPy такой быстрый. Он работает на том же LLVM, что и clang, и все его тормоза связаны исключительно с рантаймом питона (динамические аллокаторы, приведения типов и т.д.). На чисто числодробильном коде отставание от си и фортрана становится несущественным, хоть и все еще заметным.