Почему Python - лучший язык для искусственного интеллекта
Разработчики на Python имеют уникальную возможность преуспеть в эпоху ИИ, если им немного помочь с повышением квалификации.

Ранее мы уже сообщали о различных инициативах компании Azul, направленных на повышение производительности Java, а также на то, чтобы сделать свои JVM быстрее и экономичнее, чем OpenJDK.
Управляемая облачная платформа Azul Prime Platform включает в себя запатентованную JVM Zing, разработанную для обеспечения немедленного прироста производительности по сравнению с другими дистрибутивами OpenJDK без необходимости внесения изменений в код или перекомпиляции. Prime также может использоваться для устранения нерационального использования облачных вычислений путем сокращения количества стручков для рабочих нагрузок (и, соответственно, расходов на облачную инфраструктуру).
Теперь Azul использовала Renaissance Benchmark Suite для сравнения Zing с аналогичными версиями OpenJDK:
Рассматриваемый период начинается с января 2020 года, когда Zing 8 и Zing 11 опережали свои аналоги OpenJDK примерно на 7 %. Разрыв между Zing 17 и OpenJDK 17 на момент их появления в январе 2022 года составлял около 20 %, а между Zing 21 и OpenJDK 21 в январе 2024 года - около 25 %. Однако основная цель графика - показать, что если ранние версии OpenJDK практически не улучшали свою производительность с течением времени и единственным способом получить более высокую производительность было обновление, то все версии Zing показали более высокую производительность. Разница в 37 % - между Zing 21 и OpenJDK 11. Разница между Zing 21 и OpenJDK 21 составляет 25 %, что все равно довольно впечатляюще.
Превосходная производительность Zing в обработке транзакций и бизнес-логики на уровне времени выполнения может быть объяснена использованием быстрого компилятора Falcon JIT, сборщика мусора C4 без пауз и ускорения ReadyNow Warm-up для вновь добавленных экземпляров.
Чтобы сделать Azul Platform Prime еще более привлекательной, была запущена лаборатория Java Performance Engineering Lab. Лаборатория сотрудничает с архитекторами, разработчиками, командами по обеспечению надежности и производительности сайтов для внедрения оптимизаций, повышающих скорость и производительность Java. Инженеры Azul также дают рекомендации по модернизации собственного кода приложений, что может привести к еще большему увеличению производительности.
Инженеры Azul постоянно тестируют скорость работы кода Azul Platform Prime по сравнению с другими дистрибутивами OpenJDK, используя общепринятые отраслевые стандарты, такие как Renaissance, DaCapo и SpecJBB, а также бенчмарки для популярных проектов Apache на Java, таких как Kafka, Cassandra и Solr. Каждый выпуск LTS и обновленные версии этих выпусков LTS, как правило, влияют на производительность Java. Azul постоянно оценивает производительность широкого спектра релизов Java, чтобы повысить производительность и эффективность работы.
Лаборатория Azul по разработке производительности Java также оценивает новые технологии, включая:
Скотт Селлерс, соучредитель и генеральный директор Azul, прокомментировал:
«В условиях современной облачной экономики, когда на счету каждая миллисекунда и каждый доллар, Azul Platform Prime - это очевидный выбор для организаций, стремящихся повысить качество обслуживания пользователей, сократить операционные расходы и добиться конкурентного преимущества».
Разработчики на Python имеют уникальную возможность преуспеть в эпоху ИИ, если им немного помочь с повышением квалификации.
Первые функции, предназначенные для Java 24, включают сборщики потоков, векторный API, API файлов классов, улучшение сборщика мусора G1 и предупреждения о небезопасном использовании Java Native Interface.
Языковое обновление добавляет в Cargo подкоманду info, которая предоставляет подробную информацию о пакетах в реестре Cargo.