Julia 1.x 中类型不稳定函数的简单示例，具有性能影响答案

【问题标题】：Simple example of type unstable function in Julia 1.x with performance consequencesJulia 1.x 中类型不稳定函数的简单示例，具有性能影响
【发布时间】：2019-06-14 02:47:56
【问题描述】：

我发现的所有用于说明 Julia = 0.7 中不再有效，因为它们通常使用两种或几种可能的类型，但现在编译器在处理方面也很有效Union{T1,T2,..} 类型，因此与相应类型稳定版本的差异消失了。

你能举一个简单的类型不稳定函数的例子吗？当它变成类型稳定时，它仍然有很大的性能改进？

【问题讨论】：

标签： types julia type-stability

【解决方案1】：

通常最显着的区别是全局变量引入类型不稳定性。下面是一个使用屏障函数消除类型不稳定性的例子：

x = 10

function f1()
    [i + x for i in 1:10^6]
end

function f2()
   h(x) = [i + x for i in 1:10^6]
   h(x)
end

这里是基准：

julia> using BenchmarkTools

julia> @benchmark f1()
BenchmarkTools.Trial:
  memory estimate:  38.13 MiB
  allocs estimate:  1998992
  --------------
  minimum time:     30.133 ms (3.66% GC)
  median time:      33.713 ms (3.39% GC)
  mean time:        35.206 ms (5.35% GC)
  maximum time:     100.575 ms (50.58% GC)
  --------------
  samples:          142
  evals/sample:     1

julia> @benchmark f2()
BenchmarkTools.Trial:
  memory estimate:  7.63 MiB
  allocs estimate:  2
  --------------
  minimum time:     2.325 ms (0.00% GC)
  median time:      3.286 ms (0.00% GC)
  mean time:        3.725 ms (20.26% GC)
  maximum time:     52.838 ms (93.68% GC)
  --------------
  samples:          1342
  evals/sample:     1

另一个常见的性能损失情况是当您使用抽象 eltype 的容器时（但我知道您没有将其归类为函数类型不稳定，因为它是数据类型不稳定）。

【讨论】：