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Rustの相互運用ABI(interoperable_abi)の提案 について調べるはずが、いつのまにかWebAssembly Interface Types (WIT) について調べていたのでとりあえずまとめておきます。 2023/2/11現在Interface Typesの提案はWebAssembly component modelに統合されています。 WebAssemblyコンポーネントを使うとき このプロジェクトで目標としているユースケースにはサーバーレス等のいくつかの場合があがっていますが、今回はCPythonからwasmのコンポーネントを読み込んでその中にある実装を利用するケースを考えましょう。これはCPythonにとっては共有ライブラリを読み込んでその中の関数を呼び出しているのと似ています。これを実現するためにコンポーネントモデルはwasmのコア言語の上に インターフェース定

LandlockはLinux 5.13で追加され、5.19で更新(ABI V2)されたプロセス単位のアクセス制御機構です。 この機能は主に自分自身の権限を制限してサンドボックスを作るために使います。例えばこの記事の後半では信頼できない実行バイナリをサブプロセスとして起動する際にアクセス出来るファイルシステムの範囲を制限する例を見ます。 rust-landlock/examples 今回はLandlockをRustから使えるようにしたrust-landlockを試していきます。ドキュメントはlandlock.io/rust-landlockに公開されています。 特にCによるサンプルをRustで書き直したサンプルを見ていきましょう。とりあえず実行してみるとヘルプを出してくれます： usage: LL_FS_RO="..." LL_FS_RW="..." target/debug/example

この記事は数値計算Advent Calendar 2022の1日目の記事です。 前回の記事では既存実装としてNumPyにおけるnumpy.einsumの仕様を見ていきましたが、今回はRustのndarray crate向けにeinsumを作っていきます。完成形は次のようになります： use ndarray::array; use einsum_derive::einsum; let a = array![ [1.0, 2.0], [3.0, 4.0] ]; let b = array![ [1.0, 2.0], [3.0, 4.0] ]; let c = einsum!("ij,jk->ik", a, b); assert_eq!(c, array![ [6.0, 8.0], [12.0, 16.0] ]); このeinsum_derive crateは下記のリポジトリで開発されています：

Docker Desktop 4.0のリリースと共に新たなサービス利用規約、Docker Subscription Service Agreement(以下DSSAと略す)が発表された。 前提知識 まず利用規約の前にいくつか基本的な事をおさらいしておこう： DockerはDocker, Inc.が開発し配布しているソフトウェア なので基本的にはプロプライエタリソフトウェア その一部はOSSライセンス(Apache License 2.0)で配布されている この部分はmobyとも呼ばれる MicrosoftのVisual Studio Codeと同様にコア部分をOSSとして提供する一方で、それをパッケージ化して配布及びマネージドサービスとして提供する部分はプロプライエタリな形を維持する方式 コンテナランタイム、つまり仮想化とそれを操作するAPI群はOS（Windows, Linux）が提供し

perfはLinuxにおけるCPUのパフォーマンスカウンタに基づいたプロファイラツールです。CPUにはその上で実行された命令やキャッシュミスの回数、分岐予測の成否の回数を記録しておくレジスタがハードウェア上に存在しています。典型的には各イベント毎にレジスタの値を1つインクリメントします。例えば命令を1つ実行したらinstructionsのカウンタを1つ増やし、L2キャッシュミスが発生したらl2_cache_missのカウンタを1つ増やすといった方法で実装されています。我々は実際のCPUの内部状態について基本的に知り得ないのでこれが一次情報になります。これはCPUのアーキテクチャに強く依存する為CPUベンダーから提供されますが、Linuxカーネルのperf_eventsインタフェースはこれをハードウェアに依らない形で提供してくれています。perfコマンドはこの機能を使ってユーザー空間から操作

この記事ではmermaidをrustdoc中で使う方法についてまとめます。 Aquamarine crate 結論から先に書くと、aquamarineというcrateが存在し、これを使って次の様にAttributeを書くと使えます： #[cfg_attr(doc, aquamarine::aquamarine)] /// ```mermaid /// graph LR /// s([Source]) --> a[[aquamarine]] /// r[[rustdoc]] --> f([Docs w/ Mermaid!]) /// subgraph rustc[Rust Compiler] /// a -. inject mermaid.js .-> r /// end /// ``` pub fn example() {}

#include <vector> int main() { std::vector<std::vector<double>> vecs; for(int i=0; i < 100; i++) { std::vector<double> a(1000); vecs.push_back(a); } return 0; } valgrindコマンドは --tool で起動するサブプログラムを変更でき、--tool=massif とするとheap profilerである massif を起動できます desc: (none) cmd: ./a.out time_unit: i #----------- snapshot=0 #----------- time=0 mem_heap_B=0 mem_heap_extra_B=0 mem_stacks_B=0 heap_tree=empty #---

Dockerの大きな利点の一つとして、個々のコンテナ環境自体をリソースとみて URI が振られているため、どこからでも upload/download が可能という点があります。しかしこのままでは識別出きるだけで、それがどんなコンテナであるかはわかりませんね？ Dockerfile の仕様には LABEL というコマンドがあります LABEL "com.example.vendor"="ACME Incorporated" LABEL com.example.label-with-value="foo" LABEL version="1.0" LABEL description="This text illustrates \ that label-values can span multiple lines." これによりイメージにメタ情報をつける事が出来ますが、これは名前空間 (com

Rustで数値計算