Не слышал

типа не так важна точность как скорость реакции

Да там придумали Big Data, Fast Data, Diverse Data Trinity. Или как-то так. 🤷‍♀

это на волне перехода от пакетных методов типа мапредюса к потоковым типа спарк-стриминг

ЦЕРН смотрит на всю эту клоунаду со снисхождением, конечно. 😂

так у церна все эти методы и взяты :)

По-моему ещё очень сильно не все.

Да, fast data это всякие кафка стримы. Биг дата это все же не датасайнс как по мне, датасайнс чаще реализуется машинным обучением, а биг дата это было больше про обработку неструктурированных данных. До этого были да и есть хранилища данных, оракл и ибм со товарищи делали специальные железки для них, это про огромные массивы структурированных данных в СУБД (все транзакции за год и предварительно посчитанная аналитика по ним, по которой потом строятся всякие отчёты).

ну аналитика часто мл-методами и считается

Чтобы снизить уровень оффтопа в репозитории Clang была ветка куда коммитили применение классического ML (в виде random forest) для не знаю чего, скорее для оптимизации. Но сейчас заняты более важными вещами: master в main переименовывают.

👍

Красаучики

Сейчас не могу найти, убрали все нерелизные ветки, только мэйн оставили.

Ну увы, сейчас это данность любого крупного проекта

Это да. А по поводу ML есть движение и в обратную сторону: основные вендоры используют компиляторные технологии для компиляции моделей нейросетей как AoT, так и JIT. У Facebook в их pytorch это glow, у Google в tensorflow - Xla, у Intel - ngraph. Всё построены на основе LLVM, кстати. Пробовал xla, но он компилировал только для GPU, а у ngraph не ощутил никакого прироста скорости, ванильный tf его опережал как на прямом проходе, так и на обратном (на x86). Видел вакансии типа разработчик компилятора для deep learning, но увы не у нас.

а есть что-то заточенное для ARM Mali G-31 ?

Все эти компиляторы в основном и строят для компиляции в код специализированных процессоров, я так понимаю чтобы сами монстры типа tensorflow за собой не тащить. А так вот она модель в виде нескольких объектных файлов, осталось только обучить.

Про конкретно Мали не знаю.

Привет. Можете плиз объяснить зачем в llvm взятие типов реализовано через LLVMContext?
Зачем типы хранить в контексте? int он ведь везде int

typedef double int

?