Question

我发现用来说明Julia <0.6中类型不稳定性的性能瓶颈的所有示例在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，但是现在编译器在处理时也很有效的Union{T1,T2,..}类型，因此与相应类型的稳定版本的区别就消失了。

您能说明一个简单的类型不稳定函数的示例，当该类型变为类型稳定函数时，该函数仍具有较大的性能改进吗？

Answer 1

通常，最明显的区别是全局变量引入类型不稳定性时。这是使用障碍函数消除类型不稳定性的示例：

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

另一个导致性能下降的常见情况是使用抽象eltype的容器（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）。

Julia 1.x中类型不稳定函数带来性能后果的简单示例

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