Funktionsorientiert und schnell: Die Programmiersprache Julia
Seite 5: Fazit
Julia läuft schon seit der Version 0.3 erstaunlich stabil und bügelt in Version 0.6 endlich die größten PerformanceProbleme und Inkonsistenzen aus.
Die für Julia 1.0 geplanten Erweiterungen wie der Paketmanager und das Kompilieren ausführerbarer Programme, die auf JIT-Kompilierung verzichten können runden das Bild hoffentlich bis Ende 2017 ab. Für Version 1.0 sind aber nicht nur die neuen Funktionen wichtig, sondern auch das Versprechen, ein stabiles Interface für die kommenden Jahre anzubieten, was die Voraussetzung für einen langfristigen Erfolg von Julia in der Industrie ist.
Simon Danisch
ist der Autor von GPUArrays.jl, GLVisualize.jl, Visualize.jl und Transpiler.jl. Er hat einen Hintergrund in Computer Vision in C++ und Java und entschied sich, dass es für numerische und grafische Programmierung eine besser performanceorientierte Sprache geben muss. Zwischen 2012 und 2013 gewann Julia an Popularität, und seitdem arbeitet er als Freelancer an der Graphik- und GPU-Infrastruktur in Julia, unter anderem für das JuliaLab am MIT.
(rme)
