Google、Google Sheetsの計算エンジンをWebAssemblyに最適化し、2倍の性能を実現したと発表 GoogleはWebブラウザ上でスプレッドシート機能を提供する「Google Sheets」の計算エンジンの性能をWebAssembyで実装し、従来のJavaScriptによる実装と比較して性能を2倍に向上させたことを明らかにしました。 これにより単純なSUM計算から複雑なクエリまで、シート上でのあらゆる計算を始め、ピボットテーブルの作成、条件付きフォーマットなどさまざまな処理が高速になるとのことです。 この性能向上は、JavaScriptで構築されていた計算エンジンをWebAssemblyに最適化したことで実現していると説明されており、そのためにWebAssemby GC（ガベージコレクション）機能を用いたとのことです。 そのため現時点ではChromeとMicrosoft

WebAssemblyをちょっといじってみて思ったところをまとめてみます。 設計思想 WebAssembly/designに設計文書がまとまっています。特にHighLevelGoals.mdから読み取れるポイントは以下の4点です。 サンドボックス化された環境であること。 移植性があること。つまり、特定の実CPUアーキテクチャ等に依存しないこと。 少なくともC/C++の(十分に高速な)コンパイルターゲットとして機能すること。 安定した仕様を持つこと。 サンドボックスという観点からは、先行技術として以下のようなものが特筆に値します。 Webサンドボックス JavaScript および asm.js Javaアプレット Flash (ActionScript) NaCl, PNaCl Web以外のサンドボックス OSのユーザーランド、特にLinux userland これらのサンドボックスとの比

It is important to note that the component model does not support low-level (C-style) pointers. As such, you cannot pass object graphs or recursive data structures. In this respect, it shares the same limitations as JSON. To minimize data copying, the component model introduces the concept of resources, which we will explore in more detail in a forthcoming section of this blog post. The jco projec

Wasmerが「py2wasm」を発表、PythonからWebAssemblyに変換　インタープリタより3倍高速実行可能に：Nuitkaを利用し高速化、難読化 WebAssembly（Wasm）ランタイムを開発するWasmerは、PythonプログラムをWebAssemblyに変換し、ベースラインインタープリタよりも3倍高速に実行できるようにする「py2wasm」を発表した。

Back to articlesAnnouncing py2wasm: A Python to Wasm compilerpy2wasm converts your Python programs to WebAssembly, running them at 3x faster speeds Since starting Wasmer five years ago we've been obsessed with empowering more languages to target the web and beyond through Webassembly. One of the most popular languages out there is Python, and while it is certainly possible to run Python programs i

PythonコードをWebAssemblyにコンパイルする「py2wasm」がWasmer社から発表された。WebAssembly版CPythonよりも約3倍高速だ。PythonコードをCPythonのAPIコールに変換するトランスパイラがベースになっている。 WebAssemblyランタイムの開発と提供を行っているWasmer社は、PythonのコードをWebAssemblyバイナリにコンパイルする「Py2wasm」を発表しました。 Announcing py2wasm – A #Python to #WebAssembly compiler that speeds up by 3x your Python apps!https://t.co/0v4YLZC7lY — Wasmer (@wasmerio) April 18, 2024 WebAssembly版CPythonよりも3倍高速

Bringing Python to Workers using Pyodide and WebAssembly2024-04-02 This post is also available in Español, Português, Deutsch and Français. Starting today, in open beta, you can now write Cloudflare Workers in Python. This new support for Python is different from how Workers have historically supported languages beyond JavaScript — in this case, we have directly integrated a Python implementation

WebAssemblyとWebGPUを用い、Webブラウザ上でStable Diffusion Turbo全体を高速実行可能な推論エンジン「ONNX Runtime Web 1.17」マイクロソフトから登場 ONNX Runtime WebがWebGPUに対応。Webブラウザ上でさらに高速な推論処理が可能になった。Stable Diffusion Turbo全体をWebブラウザ上で高速に実行可能で、RTX4090を用いた場合1秒以内で結果が出力される。 ONNX Runtime Webの基になっている「ONNX Runtime」はクロスプラットフォーム対応の推論エンジンです。TensorFlow、PyTorch、SciKit Learnなどをはじめとするさまざまな機械学習のモデルに対応し、これらで生成されたモデルによる推論処理をプラットフォームに依存せず実行するランタイムの役割を果たします

Microsoft、WebブラウザでMLモデルを実行できる「ONNX Runtime Web」を公開：速度を犠牲にせず、ポータビリティーが向上する Microsoftはあらゆる機械学習（ML）モデルを実行できる「ONNX Runtime Web」を公開した。オープンソース推論エンジン「ONNX Runtime」の新機能だ。JavaScript開発者はMLモデルをWebブラウザで実行、デプロイできる。 Microsoftは2021年9月2日（米国時間）、「ONNX Runtime」の新機能「ONNX Runtime Web」（ORT Web）を公開した。 ORT Webを利用することで、JavaScript開発者は機械学習（ML）モデルをWebブラウザで実行、デプロイできる。さらにORT Webは、新タイプのオンデバイスコンピュテーションの実現を支援する。 ORT Webは、近いうちに非推奨

- はじめに - 文章がローランド(@roland_0fficial)様っぽいか判定するサービスをつくった。 できてた 『ばんくし』は俺以外でした https://t.co/MxSTPmKVWL #oreka_oreigaika via @vaaaaanquish— ばんくし🎃 (@vaaaaanquish) 2020年12月26日 学習済みモデルをダウンロードし、WebAssemblyで形態素解析、機械学習モデルによる判定を全てブラウザ上で処理する。 この記事は、そこに至るまでメモ。 - はじめに - - 技術的な概要 - - データの収集 - - 技術的な構成 - - モデル周りの話 - - おわりに - - 技術的な概要 - 何が面白いのか簡易図 なんか適当な図学習済みの機械学習モデルをダウンロードして、手元のブラウザ上で動くjavascriptだけで、テキストの処理や判定をすると