Когда обычных компиляторов недостаточно
Вы пишете код для инференса нейросети. Вроде бы все логично: цикл за циклом, тензор за тензором. Но производительность уперлась в потолок. Вы пробовали Nuitka, Cython, даже Mojo глянули — но они работают на слишком высоком уровне абстракции. Проблема в том, что компиляторы не видят вашу конкретную задачу: им нужно скомпилировать общий код, а не оптимизировать конкретные паттерны вычислений.
Вот здесь и появляется Loops от YADRO — библиотека, которая не компилирует ваш Python в нативный код, а генерирует нативный код с нуля, специально под вашу вычислительную задачу. Это как разница между переделкой готового костюма и пошивом на заказ по вашим меркам.
Что умеет Loops и как это работает
Основная фишка Loops — loop fusion (слияние циклов). Представьте, что у вас есть три последовательные операции над массивом: нормализация, активация, квантование. В наивной реализации это три отдельных цикла, три прохода по памяти. Каждый проход — это кэш-промахи, это потерянные такты процессора.
Loops берет описание ваших операций и на лету генерирует машинный код, который выполняет их все за один проход. Причем не просто генерирует, а применяет всю мощь низкоуровневой оптимизации:
- Векторизация с использованием AVX-512, AVX2 и других SIMD-инструкций процессора.
- Развертывание циклов (loop unrolling) для снижения накладных расходов.
- Оптимизация доступа к памяти, чтобы данные лежали в кэше как можно дольше.
- Инлайнинг функций прямо в сгенерированном коде.
В основе библиотеки лежит Xbyak — JIT-ассемблер от японского исследователя Мицунари Матсумото. Loops использует его для генерации машинного кода под конкретную архитектуру CPU прямо во время выполнения программы.
Loops против альтернатив: где границы применения
Когда вы слышите про JIT-компиляцию для Python, первое, что приходит в голову — Nuitka или Cython. Но это инструменты другого уровня.
| Инструмент | Уровень абстракции | Что оптимизирует | Когда использовать |
|---|---|---|---|
| Nuitka/Cython | Весь Python-код | Накладные расходы интерпретатора | Когда нужно ускорить общую логику приложения |
| TensorFlow XLA / PyTorch JIT | Граф вычислений | Операции над тензорами | В рамках экосистемы фреймворка |
| Loops (YADRO) | Вычислительные ядра | Доступ к памяти, векторизация, фьюжн циклов | Когда нужна максимальная производительность в узком месте |
Loops не заменяет эти инструменты. Она дополняет их. Вы можете использовать Cython для общей логики, но в самом горячем участке кода — там, где происходит 90% вычислений — подключить Loops и получить дополнительный прирост в 2-5 раз.
Главное ограничение Loops — она работает только на CPU. Если ваша нейросеть целиком и полностью завязана на CUDA и GPU, тут она не поможет. Но для CPU-инференса, особенно на edge-устройствах или в гибридных сценариях — это именно то, что нужно.
Из чего состоит Loops и как это выглядит на практике
Библиотека построена вокруг нескольких ключевых абстракций:
- Операторы (Operators) — элементарные операции типа сложения, умножения, активации.
- Петли (Loops) — описания циклов с указанием границ и шагов.
- Планировщик (Scheduler) — компонент, который объединяет операторы в петли и генерирует оптимальный машинный код.
Вы описываете, что хотите сделать, на высокоуровневом API. Loops анализирует зависимости данных, определяет, какие циклы можно объединить, и генерирует код. Причем генерирует не один раз, а может создавать разные версии кода под разные размеры данных или разные наборы инструкций CPU.
Например, если вы работаете с маленькими тензорами, выгоднее сгенерировать код с минимальными накладными расходами. Для больших тензоров — код с агрессивной векторизацией и prefetch-инструкциями.
1Где это реально пригодится
Представьте, что вы делаете гибридный поиск для RAG. У вас есть векторные эмбеддинги, которые нужно сравнивать с базой. Это сотни тысяч скалярных произведений. Каждое скалярное произведение — это цикл по размерности эмбеддинга. С Loops вы можете сгенерировать оптимальный код для этой операции, учитывая конкретную размерность ваших векторов.
Или другой пример — предобработка данных для пайплайнов подготовки данных для LLM. Токенизация, нормализация, padding — все это последовательные операции над массивами, которые идеально ложатся в паттерн loop fusion.
2А что насчет обучения моделей?
Loops заточена под инференс. Для обучения нейросетей на CPU она вряд ли даст существенный прирост — там другие bottleneck'и. Но если вы занимаетесь файн-тюнингом моделей и вам нужно быстро прогонять данные через модель для оценки, то здесь Loops может быть полезна.
Кому стоит посмотреть в сторону Loops
- Разработчики inference-движков для нейросетей, особенно тех, что работают на CPU или edge-устройствах.
- Специалисты по high-performance computing, которым надоело писать на ассемблере вручную.
- Авторы кастомных операторов для PyTorch/TensorFlow, которые хотят выжать максимум из CPU.
- Те, кто строит системы реального времени, где каждый миллисекунд на счету.
Если же вы просто тренируете модели на GPU или работаете с высокоуровневыми фреймворками, Loops будет для вас избыточной сложностью. Это инструмент для тех, кто готов погрузиться в низкоуровневую оптимизацию и получить за это значительный прирост производительности.
Loops не для новичков. Работа с ней требует понимания, как процессор выполняет инструкции, как работает кэш-память, что такое векторизация. Без этого вы не сможете эффективно использовать ее возможности.
Будущее за специализированными JIT-компиляторами
Loops — это часть большой тенденции. Универсальные компиляторы (GCC, Clang) и даже JIT-компиляторы (PyPy, Numba) достигают предела в оптимизации специализированных вычислительных задач. Будущее за инструментами, которые генерируют код под конкретные паттерны.
Мы видим это и в других проектах. LoopCoder генерирует код с повторяющимися паттернами. Mojo пытается сделать гибрид Python и низкоуровневых оптимизаций. Loops идет еще дальше — она не пытается быть универсальной, она заточена под одну задачу: максимально быстрые циклы над массивами.
Следующий логичный шаг — интеграция таких инструментов с оркестровками локальных моделей, где разные части пайплайна выполняются на разных устройствах. CPU-части можно ускорять Loops, GPU-части оставить как есть.
Loops не сделает ваш код проще. Она сделает его быстрее. И в мире, где инференс нейросетей становится товаром массового потребления, такая скорость — это конкурентное преимущество. Особенно если вы считаете на своем железе, а не в облаке, где каждый лишний цикл стоит денег.
Так что если вы готовы променять удобство на производительность и понимаете разницу между AVX и SSE, Loops — ваш инструмент. Если нет, лучше посмотрите в сторону более высокоуровневых оптимизаций. Выбор, как всегда, за вами.
