NVIDIA 在2025年GTC大会上宣布了一项具有里程碑意义的技术更新：CUDA并行计算平台正式支持原生Python编程。这一突破性进展将消除Python开发者进入GPU加速计算领域的主要技术壁垒，无需再依赖C/C++语言作为中介。

Pyston 的核心优化技术是 JIT（即时编译），通过动态分析代码热点并编译为机器码，减少解释执行的开销。与 PyPy 类似，Pyston 利用 LLVM 编译器框架实现代码解析与转换，但更注重与 CPython 的兼容性。 优势：对频繁调用的函数或循环进行编译优化，显著提升性能。

性能提升潜力 Pyston 通过 JIT 编译技术，能够显著提升 Python 代码的执行效率。在微服务架构中，服务间的通信和数据处理是性能瓶颈的关键点。Pyston 的 JIT 编译可以减少解释执行的开销，提升 API 响应速度和数据处理能力，尤其适合需要高吞吐量的场景。

尤其是程序的启动速度，对于用户体验和应用的竞争力有着至关重要的影响。传统的即时编译（JIT）技术在程序运行时才将中间语言（IL）编译为机器码，这一过程虽然赋予了程序一定的灵活性，但也导致了明显的性能短板，特别是在启动阶段。而微软推出的 ...