Thought Leadership
Informatiker Emery Berger von der University of Massachsetts Amherst hat die Verarbeitungsgeschwindigkeit der Programmiersprache Python massiv gesteigert. Das Team, zu dem auch die Informatikstudenten Sam Stern und Juan Altmayer Pizzorno gehören, haben mit „Scalene“ einen ersten Profiler entwickelt, der nicht nur Ineffizienzen im Python-Code präzise identifiziert, sondern auch Künstliche Intelligenz (KI) nutzt. Diese schlägt vor, wie sich der Code verbessern lässt.
„Scalene“ gegen Zeitverschwendung
„Scalene zeigt zunächst, wo ein Programm Zeit verschwendet“, sagt Berger. Es konzentriere sich auf die drei Schlüsselbereiche Zentralprozessor, Grafikprozessor und Speichernutzung, die für den Großteil der Verzögerungen bei Python verantwortlich sind. Sobald Scalene herausgefunden hat, wo Python Schwierigkeiten hat, Schritt zu halten, setzt es dieselbe Technologie ein, die der Recherche- und Texterstellungs-Software ChatGPT zugrunde liegt, um Möglichkeiten zur Optimierung einzelner Zeilen oder sogar ganzer Code-Gruppierungen vorzuschlagen.
„Dieses ‚Armaturenbrett‘ besitzt nicht nur ein Tachometer, das sagt, wie schnell oder langsam Ihr Auto fährt, sondern auch, ob Sie schneller fahren könnten, warum Ihre Geschwindigkeit beeinträchtigt wird und was Sie tun können, um die Höchstgeschwindigkeit zu erreichen. Computer werden nicht mehr schneller. Künftige Geschwindigkeitsverbesserungen werden weniger durch bessere Hardware als vielmehr durch schnellere, effizientere Programmierung erfolgen“, unterstreicht Berger abschließend.
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