Пока во всех ML-related каналах пишут о том, что OpenAI массово раздает доступ к плагинам для GPT, я спрятался от хайпа, добрался до watch later и посмотрел два старых видео про профайлинг: Performance matters и Python performance matters.

Оба видео - доклады Emery Berger, автора известных инструментов профайлинга, на конференции Strange Loop. Просмотр обоих толсто намекнул, что некоторые мои потуги в вопросах оптимизации были довольно наивны, а кроличья нора профайлинга - куда глубже, чем может показаться ("ну а че там, запускаешь функцию, меряешь время, все просто"). Если тема интересна, но жалко времени, то посмотрите хотя бы первое видео, чтобы узнать о роли memory layout в бенчмарках и о том, почему не все ускорения одинаково полезны.

Emery Berger - вообще очень интересный чувак. Например, еще в 2014 он работал над идеей автоматического поиска ошибок в Excel таблицах (и развил метод в работе 2019 года). В Scalene - Python-профайлере из второго видео - давно прикручен OpenAI для подсказок оптимизация. Еще одна похожая утилита про dev tools meeting generative AI - ChatDBG, дебаггер с интегрированным ChatGPT.