Почему CPython работает быстрее, чем PyPy в двух тестах "slowspitfire" и "waf"?

Судя по тестам, опубликованным в PyPy Speed ​​Center, кажется, что PyPy работает быстрее, чем CPython, для всех тестов, кроме двух.

CPython быстрее, чем PyPy, в двух тестах "slowspitfire" и "waf". Это почему? Какие операции тестируют эти два теста? Что делает CPython быстрее для этих операций? Можно ли ожидать, что PyPy догонит и победит CPython и в этих двух тестах?

Источник

1 ответ

Решение

Как сказал Тобу, в списке рассылки есть сообщение, в котором поясняется объяснение медленного огня: длинные списки с объектами GC в них, среди прочих факторов.

Тест производительности waf имеет менее выраженную разницу в производительности, и я предполагаю, что ответ будет более сложным: некоторые факторы PyPy работают лучше, некоторые факторы CPython лучше, и в целом CPython выходит немного вперед.

В общем, есть несколько причин, по которым JIT-оптимизированная реализация будет работать медленнее:

  • общие накладные расходы в JIT'ing и проверка того, следует ли JIT
  • Компромисс между памятью и процессором: использование слишком большого объема памяти для экономии времени ЦП или необходимость более частой подкачки
  • JIT'ing слишком агрессивно, или JIT'ing неправильный код в неправильное время
Источник
Другие вопросы по тегам