Performance

Guide pour mesurer les performances de Catnip.

Hot paths VM

• vm_optimizations_benchmark.py

Script de référence. Benchmarke des chemins VM d'actualité et compare Catnip VM à Python natif :

• ForRangeInt (boucle numérique range)
• transformation tail recursion -> loop
• arithmétique BigInt (croissance et div/mod)

python docs/examples/performance/vm_optimizations_benchmark.py
python docs/examples/performance/vm_optimizations_benchmark.py --fast
python docs/examples/performance/vm_optimizations_benchmark.py -n 20 -w 5
python docs/examples/performance/vm_optimizations_benchmark.py --bigint-growth-steps 2000 --bigint-divmod-steps 4000

Niveaux d'optimisation

• pipeline_comparison_benchmark.py

Compare optimize=0..3 sur des charges avec redondances calculatoires (CSE, constant folding, LICM). Filtrable par test et par niveau.

python docs/examples/performance/pipeline_comparison_benchmark.py
python docs/examples/performance/pipeline_comparison_benchmark.py -n 20 -l 0,3
python docs/examples/performance/pipeline_comparison_benchmark.py -t loop -t recursion
python docs/examples/performance/pipeline_comparison_benchmark.py -l 0-2

TCO vs itération

• tco_vs_iteration_benchmark.py

Compare trois approches équivalentes sur sum(1..n) :

• boucle impérative
• récursion terminale avec tco:on
• récursion terminale avec tco:off

python docs/examples/performance/tco_vs_iteration_benchmark.py
python docs/examples/performance/tco_vs_iteration_benchmark.py -n 50000 -i 12
python docs/examples/performance/tco_vs_iteration_benchmark.py --fast

Profiling

• profiling_example.py

Point de départ minimal pour profiler un chemin Catnip représentatif avec cProfile. Mesure parse + execute sur une charge mixte boucle + récursion terminale.

python docs/examples/performance/profiling_example.py
python docs/examples/performance/profiling_example.py -r 20 -t 25

Règles de lecture

• séparer warmup et mesure
• vérifier l'égalité des résultats avant de commenter les timings
• signaler la configuration utilisée : vm_mode, niveau optimize, tco active ou non, cache actif ou non
• éviter d'extrapoler depuis des micro-benchmarks vers des workloads réels