言語/処理系ベンチマーク(C++,D,C#,VB,Node.js,WSH,Python3,HSP3,Lisp,Scheme,Clojure)

いくつかの言語/処理系でベンチマークを行った。
内容自体は次の記事の物とほぼ同一だが、PCや実行環境の変化もあったことを理由とする。

パラレルベンチマーク [C++/D/C#/VB/JS/HSP/Python/Ruby]
言語/処理系ベンチマークまとめ
言語/処理系ベンチマーク　たらい回し関数編

今まではベンチマークのソース内のみで速度の計測を行っていたが、今回は実装ごとのオーバーヘッド等も考慮するべくPowerShellのMeasure-Command関数で外側から計測を行った。

実装

下記より参照。
yosgspec/bench-langs: 多数言語/処理系でベンチマーク!

結果

単位は全てmsとする。また、赤色で表記される結果はマルチスレッドまたはマルチプロセスによる実行結果である。

fib(40)

tarai(12,6,0)

2,000,000,000インクリメント

5,000,000,000インクリメント

感想・考察

C++

VC++、Clang共に全体的にほぼ最速となっている。
特にインクリメントループでの最適化は大きく、おそらく置換も行われていそう。
ただし、int64型での計算ではVC++は最適化があまり機能しておらず.Net言語系よりも遅くなるという結果になった。

D言語

傾向はC++に近い。
fib(40)の時DMDで僅差で最速の記録を出しており速度も遜色ない。
LDCはコンパイラ部分にLLVMを使用しているためインクリメントループではClangと同様の最適化が施されている。
DMDは極端な最適化は働いていないが、int計算においては最速クラスだった。
しかし、VC++同様int64型の計算は苦手なようで順位を大きく落としていた。

C#

全体的に高速でネイティブ言語勢の次くらいの順位を占める。
int64における計算速度でも計算速度の低下は見られずネイティブ勢をも凌ぐ。
プラットフォーム間の比較としては
.Net Framework < .Net Core < Mono
であるが、.Net Frameworkと.Net Coreにおいては誤差と言えるくらいの速度差しかなく、代替してもパフォーマンスに問題がないことが分かった。
Monoについては明確に一回り遅くなっているが全体的に高レベルに位置している。

VB

実行環境はC#と変わらないのでさほどC#と変わらないが
最適化手法が異なるのか、わずかにC#より遅い。
なお、標準ではオーバーフローチェックを行うことが無効化されている。

C#Script

実行前にコンパイル処理を挟むせいか、一気に速度が落ちる。
一般的なインタプリタ言語よりも勝る程度。
JIT/AOTコンパイル勢には到底及ばない。

Node.js

.Net言語の次に速いグループに属し、極めて高速。
Promiseは非同期処理であるが、シングルスレッドであるため高速化には寄与しない。
並行処理を利用した高速化にはCluster(マルチプロセス)を使用する。
内部型にint64を持たないためか二つの加算ループ間の速度比が4倍以上と非常に大きな値となっていた。

以降、ChakraCore版について。
intを超えた加算ループでも大きな速度の低下が見られず(2.6倍差)、高速であった。
int64を内部で使用しているのかもしれない。
ただし、Promiseを使うと非常に遅くなった。
fib(40)とtarai(12,6,0)の結果を見るとV8版に比べて遅くなっており、関数呼び出しのオーバーヘッドが大きくなっている可能性が考えられる。

Python3

CPython

インタプリタ言語であるため非常に低速。
今回の比較の中では最低クラスのスコアである。
コンパイルによる速度の高速化も特に無いようだ。
ただし、高速化する手段が充実しており方法と次第ではC++を超えられることもあるという。
今回はその中のNumbaとPyPyで高速化を図った。

なお、マルチスレッドも可能なものの、GILという機構により高速化には寄与しない。
高速化にはマルチプロセスにする必要あり。

Numba

PythonをJITコンパイルしているとのことであるが、かなりの高速化が見られた。
特に加算ループについてはいずれのパターンでも最適化の程度は大きく変わらないようで、どれも同じような結果となった(マルチスレッドと明記しなくても早くなる)。
JITコンパイルを行うと処理によってはエラーが起きることもあるが、その場合は関数を分けてあげて該当処理だけJITコンパイルから取り除けば十分な恩恵は受けられる。

PyPy

Numbaと同様にJITコンパイルを行うが、NumbaがライブラリでPyPyが実行環境とアプローチが異なる。
Windows版ではマルチプロセスは実行不能であった。
NumbaとPyPyでは多少得意なことが異なるようで、fib(40)とtarai(12,6,0)で順位が入れ替わっていた。

HSP

インタプリタであるため遅い。早くHSPの組み込みでマルチスレッド実装されないかな。
マルチプロセスはexec使えばできないこともない。
なお、HSPにint64はないためその領域はdoubleで計算している。

WSH(JScript・VBS)

JScript・VBSともに大して変わらず遅い。
マルチスレッドも不可。
JScriptはエンジンをChakraにするとNode.js並みに速くなって凄い。

CommonLisp

処理系ごとで速度の傾向などは全く異なる。
CommonLispの仕様にはスレッドは含まれないが、どの実行環境もスレッドが独自で実装されている。
加算ループではループ法の比較も行った。

SBCL

速くて安定しているとよく聞くCL環境。
全体的に見るとJITコンパイル勢に若干劣るくらいの速度。
コンパイルでの速度はほぼ変わらない。

ループ法での速度はdotimes < loop for < doとなった。

CLISP

fib(40)、tarai(12,6,0)のみのスポット参戦。
コンパイル前では双方ともにビリ。
しかし、コンパイルすればそれなりの速さにはなる。

CCL

今回一番想定できていなかったダークホース。
全体的に高速で再帰関数ではNode.jsを超え.Net言語に迫る速度を出している。
ただし、ループ加算処理は少し苦手なのか順位を落とし、Node.jsよりも少し遅れを取っていた。

ループ法での速度の違いも特徴的でSBCLと傾向が全く異なり、loop for < do < dotimesとの順番となっている。
一方安定性という面では(quit)が必要なことや、ベンチマークの際にプログラムが閉じないこともあったり難があるのかもしれない。

速度という面ではCommonLisp一優秀な処理系と言っても問題はないと思う。
また、CommonLispでは型指定などによるチューニングも可能だと聞くのでそこまでやれば.Net勢くらいの速度は出せるかもしれない。

Scheme

Gauche・Sagittarius Schemeともにインタプリタ言語であるため、どちらも傾向は遅め。
Pythonよりも少し早いくらい。
僅差でGaucheの方が速い傾向(int64域ではSagittariusが勝る)。

Sagittariusのマルチint64ループが非常に遅かったのが気になる。
Gaucheのマルチスレッドループは何回回してもムラが激しく十数秒クラスで誤差が出ること多し。これは早かった時の結果を載せている。

スレッドはSRFI-18で共通の仕様があるが、import構文に差異があり同一のスクリプトファイルでは動かない模様。

Clojure

3種類の環境(JVM・CLR・JavaScript)で動作する。
どれも全体的に遅いが、傾向は結構異なっている。
一貫していえる傾向としてはCLRが飛びぬけて遅いことは間違いない。
傾向は処理系ごとにまとめる。

Clojure(Boot:JVM)

全体的に安定しているが、総合スコアではClojureScriptよりも下。
ループ法ではリスト生成しまくるforが最も早く、dotimesとloop/recurはほぼ大差なかった。

ClojureCLR

全てにおいてダントツの遅さ。
遅いのは知っていたけど、まさかPython以上だとは。
ただし、Windowsでは一番導入が簡単な処理系なので今後も僕は使うと思う。

ループ法による傾向では、dotimes << for < loop/recurという感じ。
Clojureの特徴でもある組み込みの再帰ループが一番遅いというのは意外。
処理系を選ばないコードを書くにはloopでなくdotimesを使うのが一番安定するということ。

ClojureScript(Node.js)

実質的にJavaScriptのトランスパイラなので変換先の影響を大きく受ける。
また、ClojureのサブセットでありClojure言語の一部の機能を使うことができない代わりにjsやNodeのAPIを使用できる。

処理速度はNode.jsの能力に引っ張られているからかfib(40)とtarai(12,6,0)ではJVM以上の速度を誇る。
一方、ループ加算処理ではNode.jsの傾向通りに後れを取ってしまった。
(int計算のチューニングがなされないため、おそらくdoubleで計算している)

なお、forはリスト生成の処理で何か問題があるのか1時間以上待っても処理が終了しなかった。そのため、測定不能で値を9999999msとしている。
また、JavaScriptはマルチスレッドが使用できないためかfutureの仕様ができなかったため、Node.js APIのclusterモジュールでマルチプロセスを計測した。

全体

C++、D言語などネイティブ言語勢が最速になるというのは初めから想定通り。
その次に中間言語の.Net、Node.js、Numba、PyPy、CCL(AOT?)などJITコンパイル系、
SBCL(AOT)あたりを境界にHSP、WSH、CPython、その他Lisp系といったインタプリタ言語が来るようになっていた。
今回のベンチマークで驚いた点はCCLがNode.jsと対等に渡り合えるぐらいの速度を持っていたことだった。

次に今回のベンチマークをスコアで表したものを示す。
計算式は次のようになっている。
処理系数x8-(fib(40)順位+tarai(12,6,0)順位)x2-(int加算ループシングル順位+int加算ループ最速順位+int64加算ループシングル順位+int64加算ループ最速順位)

C++	Clang	252
Dlang	LDC	240
C++	VC++	228
C#	.Net Framework	223
Dlang	DMD	216
VB	.Net Framework	216
C#	.Net Core	207
VB	.Net Core	203
C#	Mono	179
VB	Mono	179
CommonLisp	CCL	163
JavaScript	Node.js(uglifyjs)	158
Python3	CPython(Numba:pyc)	157
Python3	CPython(Numba)	154
JavaScript	Node.js	152
JavaScript	Node.js(ChakraCore)	147
JavaScript	JScript(WSH:Chakra)	138
CommonLisp	SBCL(fasl)	125
CommonLisp	SBCL	123
Python3	PyPy	110
CommonLisp	CLISP(fas)	104
C#Script	.Net Framework	96
Clojure	Lumo(Script)	80
Clojure	Boot(JVM)	76
Scheme	Gauche	75
CommonLisp	CLISP	68
Scheme	Sagittarius Scheme	67
Python3	CPython	50
HSP3	HSP3(mist)	50
Python3	CPython(pyc)	48
Clojure	CLR	28
VBScript	VBScript(WSH)	27
JavaScript	JScript(WSH)	19

全ての結果

言語	処理系	fib(40)[ms]	tarai(12,6,0)[ms]	インクリメント2000000000												インクリメント5000000000
				シングルスレッドその1		シングルスレッドその2		シングルスレッドその3		マルチスレッド・プロセスその1		マルチスレッド・プロセスその2		マルチスレッド・プロセスその3		シングルスレッドその1		シングルスレッドその2		シングルスレッドその3		マルチスレッド・プロセスその1		マルチスレッド・プロセスその2		マルチスレッド・プロセスその3
				方法	タイム[ms]	方法	タイム[ms]	方法	タイム[ms]	方法	タイム[ms]	方法	タイム[ms]	方法	タイム[ms]	方法	タイム[ms]	方法	タイム[ms]	方法	タイム[ms]	方法	タイム[ms]	方法	タイム[ms]	方法	タイム[ms]								fib(40)	tarai(12,6,0)	シングル	マルチ	最速	シングル	マルチ	最速		fib(40)	tarai(12,6,0)	シングル	最速	シングル	最速
C++	VC++	499	32	for	11	―	―	―	―	future	13	parallel for(OpenMP)	17	―	―	for	3567	―	―	―	―	future	972	parallel for(OpenMP)	976	―	―	11	13	11	3567	972	972	324.27	2	2	2	2	2	13	11	11	228	3.91	3.91	830.18	251.64	6.38	6.94
C++	Clang	549	30	for	10	―	―	―	―	future	12	parallel for(OpenMP)	10	―	―	for	10	―	―	―	―	future	10	parallel for(OpenMP)	10	―	―	10	10	10	10	10	10	1.00	3	1	1	1	1	1	1	1	252	3.55	4.17	913.20	276.80	2,275.20	674.10
Dlang	DMD	478	44	for	598	―	―	―	―	Thread	174	parallel foreach	174	―	―	for	3562	―	―	―	―	Thread	2367	parallel foreach	2349	―	―	598	174	174	3562	2349	2349	5.96	1	4	6	4	4	12	16	16	216	4.08	2.84	15.27	15.91	6.39	2.87
Dlang	LDC	556	40	for	20	―	―	―	―	Thread	21	parallel foreach	18	―	―	for	19	―	―	―	―	Thread	19	parallel foreach	18	―	―	20	18	18	19	18	18	0.95	4	3	3	3	3	2	2	2	240	3.51	3.13	456.60	153.78	1,197.47	374.50
C#	.Net Framework	664	53	for	601	―	―	―	―	Task	184	Parallel.For	184	―	―	for	1446	―	―	―	―	Task	412	Parallel.For	413	―	―	601	184	184	1446	412	412	2.41	5	5	8	5	5	5	3	3	223	2.94	2.36	15.19	15.04	15.73	16.36
C#Script	.Net Framework	4394	988	for	8094	―	―	―	―	Task	1897	Parallel.For	1869	―	―	for	18156	―	―	―	―	Task	3284	Parallel.For	3213	―	―	8094	1869	1869	18156	3213	3213	2.24	23	25	19	17	17	19	17	17	96	0.44	0.13	1.13	1.48	1.25	2.10
C#	.Net Core	684	72	for	616	―	―	―	―	Task	204	Parallel.For	208	―	―	for	1466	―	―	―	―	Task	435	Parallel.For	436	―	―	616	204	204	1466	435	435	2.38	6	7	10	8	8	7	6	6	207	2.85	1.74	14.82	13.57	15.52	15.50
C#	Mono	790	138	for	816	―	―	―	―	Task	316	Parallel.For	429	―	―	for	2946	―	―	―	―	Task	606	Parallel.For	887	―	―	816	316	316	2946	606	606	3.61	9	13	11	10	10	10	10	10	179	2.47	0.91	11.19	8.76	7.72	11.12
VB	.Net Framework	771	58	For	598	―	―	―	―	Task	186	Parallel.For	186	―	―	For	1448	―	―	―	―	Task	418	Parallel.For	414	―	―	598	186	186	1448	414	414	2.42	7	6	6	6	6	6	4	4	216	2.53	2.16	15.27	14.88	15.71	16.28
VB	.Net Core	785	73	For	613	―	―	―	―	Task	203	Parallel.For	206	―	―	For	2881	―	―	―	―	Task	433	Parallel.For	436	―	―	613	203	203	2881	433	433	4.70	8	8	9	7	7	8	5	5	203	2.48	1.71	14.90	13.64	7.90	15.57
VB	Mono	826	140	For	1245	―	―	―	―	Task	278	Parallel.For	281	―	―	For	2945	―	―	―	―	Task	514	Parallel.For	508	―	―	1245	278	278	2945	508	508	2.37	10	14	12	9	9	9	7	7	179	2.36	0.89	7.33	9.96	7.73	13.27
JavaScript	Node.js	1119	164	for	1318	Promise	1294	―	―	cluster	539	―	―	―	―	for	5611	Promise	5625	―	―	cluster	1384	―	―	―	―	1294	539	539	5611	1384	1384	4.34	13	16	15	11	11	15	13	13	152	1.74	0.76	7.06	5.14	4.05	4.87
JavaScript	Node.js(uglifyjs)	1114	162	for	1356	Promise	1293	―	―	cluster	542	―	―	―	―	for	5605	Promise	5594	―	―	cluster	1377	―	―	―	―	1293	542	542	5594	1377	1377	4.33	12	15	14	12	12	14	12	12	158	1.75	0.77	7.06	5.11	4.07	4.90
JavaScript	Node.js(ChakraCore)	1347	242	for	1262	Promise	2370	―	―	cluster	646	―	―	―	―	for	3291	Promise	19546	―	―	cluster	1387	―	―	―	―	1262	646	646	3291	1387	1387	2.61	15	17	13	15	15	11	14	14	147	1.45	0.52	7.24	4.28	6.91	4.86
JavaScript	JScript(WSH)	63070	2369	for	378148	―	―	―	―	―	―	―	―	―	―	for	617148	―	―	―	―	―	―	―	―	―	―	378148	―	378148	617148	―	617148	1.63	31	30	31	―	31	30	―	31	19	0.03	0.05	0.02	0.01	0.04	0.01
JavaScript	JScript(WSH:Chakra)	1120	118	for	6389	―	―	―	―	―	―	―	―	―	―	for	17917	―	―	―	―	―	―	―	―	―	―	6389	―	6389	17917	―	17917	2.80	14	10	18	―	21	18	―	21	138	1.74	1.06	1.43	0.43	1.27	0.38
VBScript	VBScript(WSH)	69541	2857	For	169958	―	―	―	―	―	―	―	―	―	―	For	444803	―	―	―	―	―	―	―	―	―	―	169958	―	169958	444803	―	444803	2.62	32	31	27	―	30	25	―	29	27	0.03	0.04	0.05	0.02	0.05	0.02
Python3	CPython	44855	1659	for	223812	―	―	―	―	future Thread	128644	future Process	34478	―	―	for	548088	―	―	―	―	future Thread	337956	future Process	87639	―	―	223812	34478	34478	548088	87639	87639	2.45	28	26	29	25	26	27	23	24	50	0.04	0.08	0.04	0.08	0.04	0.08
Python3	CPython(Numba)	1421	645	for	569	―	―	―	―	future Thread	557	future Process	561	―	―	for	572	―	―	―	―	future Thread	586	future Process	562	―	―	569	557	557	572	562	562	1.01	17	23	4	13	13	4	9	9	154	1.37	0.19	16.05	4.97	39.78	11.99
Python3	PyPy	2113	393	for	3524	―	―	―	―	future Thread	3638	―	―	―	―	for	8587	―	―	―	―	future Thread	8510	future Process	―	―	―	3524	3638	3524	8587	8510	8510	2.44	21	19	17	20	20	17	20	20	110	0.92	0.32	2.59	0.79	2.65	0.79
Python3	CPython(pyc)	44293	1674	for	233142	―	―	―	―	future Thread	121902	future Process	34380	―	―	for	591483	―	―	―	―	future Thread	340805	future Process	88069	―	―	233142	34380	34380	591483	88069	88069	2.54	27	27	30	24	25	28	24	25	48	0.04	0.07	0.04	0.08	0.04	0.08
Python3	CPython(Numba:pyc)	1364	645	for	571	―	―	―	―	future Thread	557	future Process	560	―	―	for	564	―	―	―	―	future Thread	583	future Process	561	―	―	571	557	557	564	561	561	0.99	16	23	5	13	13	3	8	8	157	1.43	0.19	15.99	4.97	40.34	12.02
HSP3	HSP3(mist)	50120	2242	repeat	68703	for	230619	―	―	mstThread	37222	―	―	―	―	repeat	178960	while	670926	―	―	mstThread	86441	―	―	―	―	68703	37222	37222	178960	86441	86441	2.60	29	29	25	26	27	23	22	23	50	0.04	0.06	0.13	0.07	0.13	0.08
CommonLisp	SBCL	1950	125	dotimes	9132	loop for	13438	do	14219	sb-thread dotimes	2768	sb-thread loop for	3261	sb-thread do	3563	dotimes	22752	loop for	31268	do	35497	sb-thread dotimes	6741	sb-thread loop for	8073	sb-thread do	8812	9132	2768	2768	22752	6741	6741	2.49	20	12	20	19	19	20	18	18	123	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00
CommonLisp	SBCL(fasl)	1949	123	dotimes	9816	loop for	12521	do	13098	sb-thread dotimes	2762	sb-thread loop for	3253	sb-thread do	3557	dotimes	24489	loop for	31745	do	32659	sb-thread dotimes	6784	sb-thread loop for	8059	sb-thread do	8812	9816	2762	2762	24489	6784	6784	2.49	19	11	21	18	18	21	19	19	125	1.00	1.02	0.93	1.00	0.93	0.99
CommonLisp	CLISP	84496	3133	dotimes	―	loop for	―	do	―	―	―	―	―	―	―	dotimes	―	loop for	―	do	―	―	―	―	―	―	―	―	―	―	―	―	―	#VALUE!	33	32	―	―	x	―	―	x	68	0.02	0.04	0.00	0.00	0.00	0.00
CommonLisp	CLISP(fas)	18161	558	dotimes	―	loop for	―	do	―	―	―	―	―	―	―	dotimes	―	loop for	―	do	―	―	―	―	―	―	―	―	―	―	―	―	―	#VALUE!	26	21	―	―	x	―	―	x	104	0.11	0.22	0.00	0.00	0.00	0.00
CommonLisp	CCL	964	73	dotimes	6278	loop for	2593	do	5135	process dotimes	1723	process loop for	730	process do	1417	dotimes	15656	loop for	6417	do	12814	process dotimes	4233	process loop for	1759	process do	3474	2593	730	730	6417	1759	1759	2.47	11	8	16	16	16	16	15	15	163	2.02	1.71	3.52	3.79	3.55	3.83
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実行環境

• Windows 10 Home(x64)
• Intel(R) Core(TM) i5-6500 @ 3.20GHz (Core4)
• C++
  • cl: Microsoft (R) C/C++ Optimizing Compiler Version 19.00.24210 for x86
  • clang: clang version 5.0.1 (tags/RELEASE_501/final)
• Dlang
  • dmd: DMD32 D Compiler v2.080.0
  • ldmd2: LDC - the LLVM D compiler (1.9.0)
• .Net
  • .NET Framework 4.7.1
    • csc: Microsoft (R) Visual C# Compiler バージョン 2.4.0.62225 (f0cdbe92)
    • csi: Microsoft (R) Visual C# インタラクティブ コンパイラ バージョン 2.4.0.62225
    • vbc: Microsoft (R) Visual Basic Compiler バージョン 2.4.0.62225 (f0cdbe92)
  • dotnet: .NET コマンド ライン ツール (2.1.105)
  • mono, dmcs: Mono JIT compiler version 5.10.1 (Visual Studio built mono)
• Node.js(node)
  • Node.js v10.0.0
  • Node.js(chakraCore) v10.0.0
  • uglifyjs: uglify-es 3.3.9
• cscript: Microsoft (R) Windows Script Host Version 5.812
• HSP3.5
• Python3
  • py -3: Python 3.6.4
  • pypy3: [PyPy 6.0.0 with MSC v.1910 32 bit] on win32(Python 3.5.3 (fdd60ed87e94, Apr 24 2018, 06:27:13))
• CommonLisp
  • sbcl: SBCL 1.4.2
  • clisp: GNU CLISP 2.49 (2010-07-07)
  • wx86cl64(ccl): Version 1.11.5/v1.11.5 (WindowsX8664)
• Scheme
  • gosh: Gauche scheme shell, version 0.9.5 [utf-8,wthreads], x86_64-pc-mingw64
  • sash: Sagittarius scheme shell, version 0.9.2 (x86_64-pc-win64)
• Clojure
  • boot: Clojure(JVM)
    • #http://boot-clj.com
    • BOOT_VERSION=2.7.2
    • BOOT_CLOJURE_VERSION=1.8.0
  • Clojure.Main: ClojureCLR 1.8.0
  • lumo: ClojureScript
    • Lumo 1.9.0-alpha
    • ClojureScript 1.10.238
    • Node.js v9.10.0