Contemporary software often becomes vastly complex, and we are required to use a variety of technologies and different programming languages for its development. As interoperability between programming languages could cause high overhead resulting in a performance loss, it is important to examine how a current polyglot virtual machine with a compiler written in a high-level object-oriented language deals with it. OpenJDK's Project Metropolis presented the GraalVM, an open-source, high-performance polyglot virtual machine, mostly written in Java. This paper presents GraalVM's architecture and its features; furthermore, examining how it resolves common interoperability and performance problems. GraalVM makes software ecosystem productive when combining various programming languages, for example, Java, JavaScript, C/C++, Python, Ruby, R, and others. The vital part of GraalVM is the Graal compiler written in Java, which allows developers to maintain and optimize code faster, simpler, and more efficient, in comparison to traditional compilers in C/C++ languages. Graal can be used as a just-in-time (JIT) or as static, ahead-of-time (AOT) compiler. Graal is an aggressively optimizing compiler implementing common compiler optimizations, with emphasis on outstanding inlining and escape analysis algorithms. This paper compares Graal with some of the best-specialized competitors, and presents our results tested within an academic environment.


翻译:现代软件往往变得非常复杂,我们需要使用各种技术和不同的编程语言来开发。由于编程语言之间的互操作性可能造成高管理费用,导致性能损失,因此有必要研究目前一个多球虚拟机器如何与它打交道,该机器的编译者以高层次的物体导向语言撰写。OpenJDK的大都会项目展示了GraalVM, 这是一种开放源码、高性能的多球虚拟机器,大多在爪哇书写。本文展示了GraalVM的架构及其特点;此外,审视了它如何解决共同的互操作性和性问题。GraalVM在将各种编程语言(例如Java、JavaScript、C/C+++、Python、Ruby、R等)合并起来时,软件生态系统产生了成效。GraalVM的重要部分是在爪哇书写成的Graal汇编器,使开发者能够与C++语言的传统编程者相比,更快、更简洁、更有效率。Graalal可以作为正级的纸质、最优化的校内和升级分析的重点,在不断的编译中,在升级的校内进行。

0
下载
关闭预览

相关内容

编译器(Compiler),是一种计算机程序,它会将用某种编程语言写成的源代码(原始语言),转换成另一种编程语言(目标语言)。
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
160+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
181+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
ResT V2: Simpler, Faster and Stronger
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月6日
Arxiv
13+阅读 · 2018年1月11日
VIP会员
相关资讯
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员