Nell’informatica tecnica, di solito vengono utilizzati linguaggi dinamici come Python, Matlab.
Queste lingue offrono una sintassi facile da usare ma non sono adatte per il calcolo tecnico su larga scala.
Usano le librerie C / C ++ per i compiti intensivi della CPU che danno il famoso problema in due lingue poiché hanno bisogno del codice colla per legare entrambe le lingue.
Poiché il codice viene tradotto tra due lingue, si verifica sempre una perdita di prestazioni.
Contenuto del post:
Julia è un linguaggio di programmazione multi-paradigma e open source.
Per affrontare il problema, un gruppo di ricercatori del MIT ha pianificato di creare una nuova lingua da zero che sfrutta i vantaggi dell’hardware moderno e combina le parti migliori di altre lingue
Lavorano nel laboratorio di innovazione del MIT con il seguente manifesto: Julia è un linguaggio di programmazione dinamico e di alto livello che offre un supporto di prima classe per il calcolo simultaneo, parallelo e distribuito.
La prima versione stabile di Julia è stata rilasciata nel 2018 e presto ha ottenuto l’attrazione della comunità e dell’industria. Julia può essere utilizzato nel campo del calcolo scientifico, dell’intelligenza artificiale e in molti altri campi e può finalmente risolvere il problema della “due lingue”.
Presentazione. https://genome.sph.umich.edu/w/images/3/3e/Julia_presentation.pdf
Caratteristiche.
Come Rust, la caratteristica principale di Julia è il design delle lingue. Cerca di combinare alcune delle migliori caratteristiche del linguaggio di programmazione esistente in alte prestazioni e calcolo scientifico senza sacrificare le prestazioni.
Fino ad ora ha fatto un ottimo lavoro. Julia è un linguaggio di programmazione dinamico con un’opzione opzionale.
Pertanto, Julia è facile da imparare un linguaggio di programmazione e altamente produttivo.
Utilizza il paradigma di programmazione a invio multiplo al suo interno.
Ha il supporto integrato per il calcolo simultaneo, parallelo e distribuito. Offre inoltre I / O asincrono per attività di I / O intense. È incredibilmente veloce e può essere utilizzato nel calcolo scientifico dove sono richiesti milioni di thread.
Popolarità.
Julia compete principalmente con Python in molte aree. Poiché Python è uno dei linguaggi di programmazione più popolari, ci vorranno alcuni anni prima che Julia diventerà mainstream.
Google Trends mostra anche un interesse stabile per Julia nel corso degli anni. Ma considerando il set di funzionalità e il numero di aziende che lavorano dietro Julia come NSF, DARPA, NASA, Intel, è solo una questione di tempo.
Casi d’uso principali.
Informatica scientifica
Elaborazione ad alte prestazioni
Data Science