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Articulo de referencia

Julia (lenguaje de programación)

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Julia es un lenguaje de programación dinámico de propósito general . Como lenguaje de alto nivel , entre los aspectos distintivos de su diseño se incluyen un sistema de tipos con polimorfismo paramétrico , el uso de despacho múltiple como paradigma de programación central , compilación justo a tiempo y una implementación de recolección de basura paralela . Cabe destacar que Julia no admite clases con métodos encapsulados , sino que se basa en los tipos de todos los argumentos de una función para determinar qué método se llamará.

Por defecto, Julia se ejecuta de forma similar a los lenguajes de scripting, utilizando su entorno de ejecución, y permite interacciones , [ 20 ] pero los programas de Julia también se pueden compilar en pequeños ejecutables binarios independientes (o en pequeñas bibliotecas para, por ejemplo, Python), con, por ejemplo, el compilador JuliaC.jl . [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ]

Los programas de Julia pueden reutilizar bibliotecas de otros lenguajes, y viceversa. Julia es interoperable con C , C++ , Fortran , Rust , Python y R. Además, algunos paquetes de Julia incluyen enlaces para ser utilizados como bibliotecas desde Python y R.

Julia cuenta con el respaldo de herramientas para programadores como los IDE (ver más abajo) y de cuadernos como Pluto.jl, Jupyter y, desde 2025, Google Colab ofrece soporte nativo oficial para Julia.

Julia se utiliza a veces en sistemas embebidos (por ejemplo, se ha utilizado en un satélite en el espacio en un Raspberry Pi Compute Module 4; las Raspberry Pi de 64 bits funcionan mejor con Julia, y Julia es compatible con Raspbian ). [ 25 ]

Historia

El trabajo en Julia comenzó en 2009, cuando Jeff Bezanson , Stefan Karpinski , Viral B. Shah y Alan Edelman se propusieron crear un lenguaje libre que fuera a la vez de alto nivel y rápido. El 14 de febrero de 2012, el equipo lanzó un sitio web con una entrada de blog que explicaba la misión del lenguaje. [ 4 ] En una entrevista con InfoWorld en abril de 2012, Karpinski dijo sobre el nombre del lenguaje, Julia: "En realidad no hay una buena razón. Simplemente parecía un nombre bonito". [ 26 ] Bezanson dijo que eligió el nombre por recomendación de un amigo, [ 27 ] y años después escribió:

¿Quizás Julia significa " El ceceo poco común de Jeff está automatizado"? [ 28 ]

La sintaxis de Julia es estable desde la versión 1.0 de 2018, y Julia ofrece una garantía de retrocompatibilidad para la versión 1.x, así como una promesa de estabilidad para la API documentada (estable) . En los años anteriores, durante el desarrollo inicial previo a la versión 0.7, la sintaxis (y la semántica) se modificaban en las nuevas versiones. Todo el ecosistema (de paquetes registrados) utiliza la sintaxis nueva y mejorada, y en la mayoría de los casos se basa en nuevas API que se han añadido periódicamente, y en algunos casos, en pequeñas adiciones sintácticas que se han incorporado de forma compatible con versiones futuras, como en Julia  1.7.

En los 10 años transcurridos desde el lanzamiento de Julia pre-1.0 en 2012, la comunidad ha crecido. El ecosistema de paquetes de Julia cuenta con más de 11,8 millones de líneas de código (incluyendo documentación y pruebas). [ 29 ] La conferencia académica JuliaCon para usuarios y desarrolladores de Julia se celebra anualmente desde 2014. JuliaCon2020 [ 30 ] recibió a más de 28.900 espectadores únicos, [ 31 ] y JuliaCon2021 batió todos los récords anteriores (con más de 300 presentaciones de JuliaCon2021 disponibles gratuitamente en YouTube, frente a las 162 del año anterior), y 43.000 espectadores únicos durante la conferencia. [ 32 ]

Tres de los co-creadores de Julia recibieron el Premio James H. Wilkinson de Software Numérico de 2019 (otorgado cada cuatro años) "por la creación de Julia, un entorno innovador para la creación de herramientas de alto rendimiento que permiten el análisis y la solución de problemas de ciencias computacionales". [ 33 ] Asimismo, Alan Edelman, profesor de matemáticas aplicadas en el MIT , fue seleccionado para recibir el Premio Sidney Fernbach de la IEEE Computer Society de 2019 "por sus avances sobresalientes en computación de alto rendimiento, álgebra lineal y ciencias computacionales, y por sus contribuciones al lenguaje de programación Julia". [ 34 ]

La versión 0.3 se publicó en agosto de 2014. Tanto Julia 0.7 [ 35 ] como la versión 1.0 se publicaron el 8 de agosto de 2018. Julia  1.4 añadió sintaxis para la indexación genérica de matrices para manejar , por ejemplo, matrices basadas en 0. [ 36 ] El modelo de memoria también se cambió. [ 37 ] Julia  1.5, publicada en agosto de 2020, añadió soporte para depuración de grabación y reproducción , [ 38 ] para la herramienta rr de Mozilla . La publicación cambió el comportamiento en el REPL (a ámbito suave) al utilizado en Jupyter , pero mantiene la compatibilidad total con el código que no es REPL (que conserva el ámbito duro). [ 39 ] Julia 1.6 fue la publicación más grande desde la 1.0, y fue la versión de soporte a largo plazo (LTS) durante más tiempo . [ 40 ] Dado que el desarrollo de Julia  1.7 volvió a las versiones basadas en el tiempo , [ 41 ] y se lanzó en noviembre de 2021 con, por ejemplo, un nuevo generador de números aleatorios predeterminado y Julia 1.7.3 corrigió al menos un problema de seguridad. [ 42 ] Julia 1.8 agregó opciones para ocultar el código fuente al compilar el código fuente de Julia a ejecutables . [ 43 ] [ 44 ] Julia 1.9 ha agregado la capacidad de precompilar paquetes a código máquina nativo, realizado automáticamente; para mejorar la precompilación de paquetes se introdujo un nuevo paquete PrecompileTools.jl , para uso de los desarrolladores de paquetes. Julia 1.10 se lanzó el 25 de diciembre de 2023 con nuevas características como la recolección de basura paralela . [ 45 ] Julia 1.11 se lanzó el 7 de octubre de 2024 , y con ella 1.10.5 se convirtió en la siguiente versión de soporte a largo plazo (LTS) (es decir, esas se convirtieron en las únicas dos versiones compatibles), posteriormente reemplazada por 1.10.10 lanzada el 27 de junio, y 1.6 ya no es una versión LTS. Julia 1.11 agrega, por ejemplo, la nueva palabra clave para señalar una API pública segura (se recomienda a los usuarios de Julia que utilicen dicha API, no los componentes internos de Julia o los paquetes, y se recomienda a los autores de paquetes que utilicen la palabra clave, generalmente de forma indirecta, por ejemplo, prefijada con la macro, de Compat.jl , para también admitir versiones anteriores de Julia, al menos la versión LTS).  public@compat

Julia 1.12 se lanzó el 7 de octubre de 2025 (y 1.12.5 el 9 de febrero de 2026 ), y con ella un paquete JuliaC.jljuliac que incluye el compilador que funciona con ella, para hacer ejecutables binarios bastante pequeños (mucho más pequeños que antes; mediante el uso de la nueva función denominada trimming). Julia 1.10 LTS es una rama que todavía cuenta con soporte oficial, pero la rama 1.11 también se ha mantenido después del lanzamiento de 1.12, con el lanzamiento de 1.11.8 y luego 1.11.9 el 8 de febrero de 2026. [ 46 ]

JuliaCon

Desde 2014, [ 47 ] la Comunidad Julia ha organizado una conferencia anual de Julia centrada en desarrolladores y usuarios. La primera JuliaCon tuvo lugar en Chicago y dio inicio a la celebración anual de la conferencia. Desde 2014, la conferencia se ha celebrado en varios lugares, incluidos el MIT [ 48 ] y la Universidad de Maryland, Baltimore. [ 49 ] La audiencia del evento ha crecido de unas pocas docenas de personas a más de 28 900 asistentes únicos [ 50 ] durante JuliaCon 2020, que tuvo lugar virtualmente. JuliaCon 2021 también tuvo lugar virtualmente [ 51 ] con discursos de apertura de los profesores William Kahan , el principal arquitecto del estándar de punto flotante IEEE 754 (que utilizan prácticamente todas las CPU y lenguajes, incluido Julia), [ 52 ] Jan Vitek, [ 53 ] Xiaoye Sherry Li y Soumith Chintala, cocreador de PyTorch . [ 54 ] JuliaCon alcanzó los 43 000 asistentes únicos y más de 300 presentaciones (todavía de acceso gratuito, además de las de años anteriores). JuliaCon 2022 también se celebrará virtualmente entre el 27 y el 29 de julio de 2022, por primera vez en varios idiomas, no solo en inglés.

Patrocinadores

El lenguaje Julia se convirtió en un proyecto patrocinado fiscalmente por NumFOCUS en 2014 en un esfuerzo por asegurar la sostenibilidad a largo plazo del proyecto. [ 55 ] Jeremy Kepner en el Laboratorio Lincoln del MIT fue el patrocinador fundador del proyecto Julia en sus inicios. Además, los fondos de la Fundación Gordon y Betty Moore , la Fundación Alfred P. Sloan , Intel y agencias como NSF , DARPA , NIH , NASA y FAA han sido esenciales para el desarrollo de Julia. [ 56 ] Mozilla , el creador del navegador web Firefox, con sus subvenciones de investigación para el primer semestre de 2019, patrocinó a "un miembro del equipo oficial de Julia" para el proyecto "Bringing Julia to the Browser", [ 57 ] es decir, para Firefox y otros navegadores web. [ 58 ] [ 59 ] [ 60 ] [ 61 ] El lenguaje Julia también cuenta con el apoyo de donantes individuales en GitHub. [ 62 ]

La empresa Julia

JuliaHub, Inc. fue fundada en 2015 como Julia Computing, Inc. por Viral B. Shah , Deepak Vinchhi, Alan Edelman , Jeff Bezanson , Stefan Karpinski y Keno Fischer . [ 63 ] [ 64 ]

En junio de 2017, Julia Computing recaudó US$4.6  millones en financiación inicial de General Catalyst y Founder Collective, [ 65 ] ese mismo mes "recibió $910,000 de la Fundación Alfred P. Sloan para apoyar el desarrollo de código abierto de Julia, incluyendo $160,000 para promover la diversidad en la comunidad de Julia", [ 66 ] y en diciembre de 2019 la empresa obtuvo $1.1  millones de financiación del gobierno de EE. UU. para "desarrollar una herramienta de aprendizaje automático de componentes neuronales para reducir el consumo total de energía de los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC) en edificios". [ 67 ] En julio de 2021, Julia Computing anunció que había recaudado una ronda Serie A de $24 millones liderada por Dorilton Ventures, [ 68 ] que también es propietaria del equipo de Fórmula Uno Williams Racing , que se asoció con Julia Computing. El director comercial de Williams dijo: "Invertir en empresas que desarrollan tecnología en la nube de primera clase es un enfoque estratégico para Dorilton y la plataforma versátil de Julia, con capacidades revolucionarias en simulación y modelado, es enormemente relevante para nuestro negocio. Esperamos integrar Julia Computing en el deporte tecnológicamente más avanzado del mundo". [ 69 ] En junio de 2023, JuliaHub recibió (nuevamente, ahora bajo su nuevo nombre) una nueva inversión estratégica de 13 millones de dólares liderada por AE Industrial Partners HorizonX ("AEI HorizonX"). AEI HorizonX es una plataforma de inversión de capital de riesgo formada en asociación con The Boeing Company , que utiliza Julia. [ 70 ] El trabajo de Tim Holy (en el Holy Lab de la Universidad de Washington en St. Louis ) en Julia  1.9 (mejora de la capacidad de respuesta) fue financiado por la Chan Zuckerberg Initiative .

Características del idioma

Julia es un lenguaje de programación de propósito general , [ 71 ] aunque también fue diseñado originalmente para computación numérica/técnica. También es útil para la programación de sistemas de bajo nivel , [ 72 ] como lenguaje de especificación , [ 73 ] herramienta de síntesis de alto nivel (HLS) (para hardware, por ejemplo, FPGA ), [ 74 ] y para programación web [ 75 ] tanto en el lado del servidor [ 76 ] [ 77 ] como del cliente [ 78 ] [ 79 ] .

Las principales características del idioma son:

El despacho múltiple (también denominado multimétodos en Lisp; aunque son más lentos, la mayoría de los lenguajes no tienen una implementación optimizada) es una generalización del despacho simple , el mecanismo polimórfico utilizado en lenguajes comunes de programación orientada a objetos (POO), como Python , C++ , Java , JavaScript y Smalltalk , que utilizan herencia .  

En Julia, todos los tipos concretos son subtipos de tipos abstractos, directa o indirectamente subtipos del Anytipo, que es la cima de la jerarquía de tipos. Los tipos concretos no pueden subtiparse como en otros lenguajes; en su lugar, se utiliza la composición (véase también herencia frente a subtipado ).

Por defecto, el entorno de ejecución de Julia debe estar preinstalado, ya que se ejecuta el código fuente proporcionado por el usuario. Alternativamente, las aplicaciones Julia (GUI) se pueden empaquetar rápidamente en un solo archivo con AppBundler.jl [ 24 ] para "crear aplicaciones Julia GUI en formatos modernos de instaladores de aplicaciones de escritorio. Utiliza Snap para Linux, App Installer para Windows y DMG para macOS como destinos. Empaqueta Julia completo dentro de la aplicación". [ 80 ] PackageCompiler.jl puede crear ejecutables independientes que no necesitan código fuente de Julia para ejecutarse. [ 20 ]

En Julia, todo es un objeto, al igual que en los lenguajes orientados a objetos; sin embargo, a diferencia de la mayoría de los lenguajes orientados a objetos, todas las funciones utilizan despacho múltiple para seleccionar métodos, en lugar de despacho único.

La mayoría de los paradigmas de programación se pueden implementar usando las macros y paquetes homoicónicos de Julia. Las macros sintácticas de Julia (usadas para metaprogramación ), al igual que las macros de Lisp, son más potentes que las macros de sustitución de texto utilizadas en el preprocesador de algunos otros lenguajes como C, porque funcionan a nivel de árboles de sintaxis abstracta (AST). El sistema de macros de Julia es higiénico , pero también admite la captura deliberada cuando se desea (como para macros anafóricas ) usando la escconstrucción.

Julia se inspira en varios dialectos de Lisp, incluidos Scheme y Common Lisp , y comparte muchas características con Dylan , también un lenguaje dinámico orientado a despacho múltiple (que presenta una sintaxis infija en lugar de una sintaxis prefija similar a Lisp, mientras que en Julia "todo" [ 81 ] es una expresión ), y con Fortress , otro lenguaje de programación numérica (que presenta despacho múltiple y un sofisticado sistema de tipos paramétricos). Si bien Common Lisp Object System (CLOS) agrega despacho múltiple a Common Lisp, no todas las funciones son funciones genéricas.

En Julia, Dylan y Fortress, la extensibilidad es la característica predeterminada, y las funciones integradas del sistema son todas genéricas y extensibles. En Dylan, el despacho múltiple es tan fundamental como en Julia: todas las funciones definidas por el usuario e incluso las operaciones integradas básicas +son genéricas. Sin embargo, el sistema de tipos de Dylan no admite completamente los tipos paramétricos, que son más típicos de la línea de lenguajes ML . Por defecto, CLOS no permite el despacho en los tipos paramétricos de Common Lisp; dicha semántica de despacho extendida solo se puede agregar como una extensión a través del Protocolo de Metaobjetos de CLOS . Por diseño convergente, Fortress también presenta despacho múltiple en tipos paramétricos; sin embargo, a diferencia de Julia, Fortress es de tipado estático en lugar de dinámico, con fases de compilación y ejecución separadas. Las características del lenguaje se resumen en la siguiente tabla:

Un ejemplo de la extensibilidad de Julia es el paquete Unitful.jl , que añade soporte para unidades de medida físicas al lenguaje.

Interoperabilidad

Julia tiene soporte integrado para llamar a bibliotecas de lenguaje C o Fortran usando la @ccallmacro. Bibliotecas adicionales permiten a los usuarios llamar a o desde otros lenguajes como Python , [ 82 ] C++ , [ 83 ] [ 84 ] Rust , R , [ 85 ] Java [ 86 ] y usar con SQL . [ 87 ] [ 88 ] [ 89 ] [ 90 ]

Opción de ejecutables compilados por separado

Julia se puede compilar a ejecutables binarios con PackageCompiler.jl . [ 20 ] (o con juliac). También se pueden escribir ejecutables más pequeños utilizando un subconjunto estático del lenguaje proporcionado por StaticCompiler.jl que no admite despacho en tiempo de ejecución (ni recolección de basura, ya que excluye el entorno de ejecución que lo proporciona). [ 91 ]

Interacción

La distribución oficial de Julia incluye un bucle interactivo (opcionalmente codificado por colores [ 92 ] ) de lectura-evaluación-impresión (REPL; "línea de comandos"), [ 93 ] con un historial de búsqueda, autocompletado con tabulador y modos de ayuda y shell dedicados , [ 94 ] que se pueden usar para experimentar y probar código rápidamente. [ 95 ] El siguiente fragmento representa un ejemplo de sesión de muestra donde las cadenas se concatenan automáticamente mediante : [ 96 ]println

julia> p ( x ) = 2 x ^ 2 + 1 ; f ( x , y ) = 1 + 2 p ( x ) y ; julia> println ( "¡Hola mundo!" , " Estoy en la nube " , f ( 0 , 4 ), " ¡ya que Julia admite una sintaxis reconocible!" ) ¡Hola mundo! ¡Estoy en la nube 9 ya que Julia admite una sintaxis reconocible!

Dado que se admite Unicode , incluso para variables y funciones, puede definir, por ejemplo, la función Riemann xi de la siguiente manera:

usando funciones especiales : gamma como Γ , zeta como ζ ξ ( s ) = 1/2 * s * ( s - 1 ) * π ^ ( - s / 2 ) * Γ ( s / 2 ) * ζ ( s )​

Debido a su falta de legibilidad y compatibilidad con algunos editores, el uso de estos símbolos resulta controvertido, ya que los usuarios pueden creer que su uso es obligatorio. Esta percepción obliga a los desarrolladores a utilizar las letras Unicode/griegas correspondientes, especialmente en paquetes esenciales. Un ejemplo de esto es la función gamma , definida por el paquete con el símbolo ASCII . El código de ejemplo muestra que se pueden usar tanto el símbolo como su alias; los argumentos de palabra clave se pueden definir con ASCII o con símbolos griegos o Unicode. Se recomienda definir alias para todos los símbolos ASCII en los paquetes registrados, si es posible.

El REPL permite al usuario acceder al intérprete de comandos del sistema y al modo de ayuda, pulsando ;o ?después del indicador (antes de cada comando), respectivamente. También guarda el historial de comandos, incluso entre sesiones. [ 97 ] El código se puede probar dentro de la sesión interactiva de Julia o guardar en un archivo (con la .jlextensión idiomática considerada la mejor) y ejecutarlo desde la línea de comandos escribiendo: [ 81 ]

$ julia <nombre de archivo>

Julia utiliza códigos UTF-8 y LaTeX , lo que le permite admitir símbolos matemáticos comunes para muchos operadores, como ∈ para el inoperador, que se puede escribir con \iny luego presionar Tab ↹(es decir, usa códigos LaTeX , o también es posible simplemente copiando y pegando, por ejemplo, √ y ∛ son posibles para las funciones sqrt y cbrt ). Julia 12.x admite Unicode 16 [ 98 ] (Julia  1.13-DEV admite la última versión 17.0 [ 99 ] y admitirá la letra q en subíndice , [ 100 ] probablemente el primer lenguaje de programación en hacerlo) para los idiomas del mundo, incluso para el código fuente, por ejemplo, nombres de variables (mientras que se recomienda usar inglés para el código público, y por ejemplo nombres de paquetes).

Julia es compatible con Jupyter , un entorno de "cuadernos" interactivos en línea, [ 101 ] y Pluto.jl , un "cuaderno reactivo" (donde los cuadernos se guardan como archivos Julia puros), un posible reemplazo para el tipo anterior. [ 102 ] Además, el sistema de publicación Quarto de Posit (anteriormente de RStudio Inc.) es compatible con Julia, Python, R y JavaScript observable (estos lenguajes cuentan con soporte oficial de la empresa e incluso pueden combinarse en el mismo documento de cuaderno; otros lenguajes cuentan con soporte no oficial). [ 103 ] [ 104 ]

El REPL se puede extender con modos adicionales, y se ha hecho con paquetes, por ejemplo con un modo SQL , [ 105 ] para acceso a bases de datos, y RCall.jl agrega un modo R , para trabajar con el lenguaje R. [ 106 ]

La extensión de Julia para Visual Studio Code proporciona un entorno de desarrollo integrado con todas las funciones , que incluye "autocompletado dinámico incorporado, resultados en línea, panel de gráficos, REPL integrado, vista de variables, navegación de código y muchas otras características avanzadas del lenguaje" [ 107 ] , por ejemplo, es posible la depuración, el análisis estático y la creación de perfiles . [ 108 ] [ 109 ] [ 110 ] [ 111 ]

Utilizar con otros idiomas

Julia es en la práctica interoperable con otros lenguajes, de hecho, con la mayoría de los 20 lenguajes más populares. Julia se puede usar para llamar individualmente a funciones de bibliotecas compartidas, como las escritas en C o Fortran, y hay paquetes disponibles para permitir llamar a otros lenguajes (que no proporcionan funciones exportadas a C directamente), por ejemplo Python (con PythonCall.jl ), R , [ 112 ] MATLAB, C# (y otros lenguajes .NET con DotNET.jl , desde ellos con JdotNET ), JavaScript, Java (y otros lenguajes de JVM, como Scala con JavaCall.jl ). Y los paquetes para otros lenguajes permiten llamar a Julia, por ejemplo desde Python, R (actualmente es posible desde Julia 1.10.x [ 113 ] ), Rust , Ruby o C#. Por ejemplo, con juliacall (parte de PythonCall.jl ) para llamar desde Python y un paquete diferente, JuliaCall, para llamar, Julia hasta la versión 1.10.x, desde R. Julia también se ha utilizado para hardware, es decir, para compilar a VHDL , como herramienta de síntesis de alto nivel , por ejemplo, para FPGAs . [ 74 ]

Julia tiene paquetes que admiten lenguajes de marcado como HTML (y también para HTTP ), XML , JSON y BSON , y para bases de datos (como PostgreSQL, [ 114 ] Mongo, [ 115 ] Oracle, incluyendo TimesTen , [ 116 ] MySQL, SQLite, Microsoft SQL Server, [ 115 ] Amazon Redshift, Vertica, ODBC) y uso web en general. [ 117 ] [ 118 ]

Sistema de paquetes

Julia tiene un gestor de paquetes integrado e incluye un sistema de registro predeterminado. [ 119 ] Los paquetes se distribuyen con mayor frecuencia como código fuente alojado en GitHub , aunque también se pueden usar alternativas igualmente válidas. Los paquetes también se pueden instalar como binarios, utilizando artefactos. [ 120 ] El gestor de paquetes de Julia se utiliza para consultar y compilar paquetes, así como para gestionar entornos. Se admiten registros de paquetes federados, lo que permite agregar localmente otros registros además del oficial. [ 121 ]

Implementación

El núcleo de Julia está implementado en Julia y C , junto con C++ para la dependencia de LLVM . El análisis sintáctico, la reducción de código y el arranque se implementaron en FemtoLisp, un dialecto de Scheme , hasta la versión 1.10. [ 122 ] Desde esa versión se utiliza la nueva biblioteca estándar JuliaSyntax.jl pura de Julia para el análisis sintáctico (aunque todavía se puede elegir la anterior) [ 123 ] que mejora la velocidad y "mejora enormemente los mensajes de error del analizador en varios casos". [ 124 ] El proyecto de infraestructura del compilador LLVM se utiliza como backend para generar código máquina optimizado para todas las plataformas de uso común. Con algunas excepciones, la biblioteca estándar está implementada en Julia.

Plataformas actuales y futuras

Julia tiene cuatro niveles de soporte; para más información, consulte la tabla de soporte oficial de Julia.

A partir de junio de 2026 Julia cuenta con soporte de nivel 1 (completo) para Windows y Linux de 32 y 64 bits , así como para macOS (tanto Intel x64 como Apple Silicon de forma nativa); soporte de nivel 2 (compila, puede fallar en algunas pruebas) para ARM64 en Windows y Linux, FreeBSD y emulación como WSL y x86-on-Arm; soporte de nivel 3 (puede compilar) para arquitecturas exóticas, como RISC , PowerPC y Linux musl; y soporte de nivel 4 (anterior) para ARM32. Julia también admite aceleradores de hardware a través de paquetes externos, con niveles oficiales: NVidia CUDA en Linux (nivel 1), CUDA en Windows, Apple Metal e Intel oneAPI en Linux (nivel 2), y AMD ROCm e Intel OneAPI en Windows (nivel 3). El procesamiento multihilo es compatible de forma nativa. [ 125 ]

Julia se ha desarrollado para varias plataformas ARM, desde pequeñas Raspberry Pi hasta la A64FX de Fugaku basada en ARM , que recientemente había sido la supercomputadora más rápida del mundo. [ 126 ]

Julia tiene soporte oficial (nivel 2) para ARMv8 de 64 bits, lo que significa que, por ejemplo, las computadoras Raspberry Pi de 64 bits (ARMv8-A) más recientes funcionan con Julia (por ejemplo, el Pi Compute Module 4 se ha utilizado en el espacio ejecutando código Julia). [ 127 ] Para muchas Pi, especialmente las más antiguas de 32 bits, ayuda la compilación cruzada del código Julia del usuario. Las Pi ARMv7 de 32 bits más antiguas funcionaban con versiones anteriores de Julia (todavía lo hacen, pero para las versiones más recientes de Julia, tenga en cuenta que se degradaron del nivel 3 a su nivel 4 actual: "Julia se compiló en algún momento del pasado, pero se sabe que actualmente no se compila"). La Raspberry Pi 1 original no tiene soporte oficial (ya que usa ARMv6 , que nunca tuvo un nivel de soporte; aunque se sabe que alguna versión reducida de Julia se ejecuta en esa Pi). [ 128 ] [ 129 ] Se sabe que las versiones Pico de la Pi no funcionan (ya que usan el perfil M de Arm, no se ejecutan bajo Linux; aún no son compatibles). Julia ahora es compatible con Raspbian [ 130 ] mientras que la compatibilidad es mejor para las Pi más nuevas, por ejemplo, aquellas con Armv7 o posterior; la compatibilidad con Julia es promovida por la Fundación Raspberry Pi . [ 131 ]

En algunas plataformas, Julia puede necesitar ser compilada desde el código fuente (por ejemplo, la Raspberry Pi original ), con opciones de compilación específicas, lo cual se ha hecho y existen binarios precompilados no oficiales (e instrucciones de compilación) disponibles. [ 132 ] [ 133 ]

Julia también se ha compilado para RISC-V de 64 bits (tiene soporte de nivel 3), [ 134 ] es decir, tiene algo de código de soporte en el núcleo de Julia.

Aunque Julia requiere un sistema operativo por defecto y no tiene soporte oficial para ejecutarse sin él, o en plataformas de sistemas embebidos como Arduino , el código Julia se ha ejecutado en él, con algunas limitaciones, por ejemplo, en un microcontrolador AVR Arduino de 8 bits ( ATmega328P ) a 16 MHz sin sistema operativo y con 2 KB de RAM (más 32 KB de memoria flash). [ 135 ] [ 136 ]   

Adopción

Julia ha sido adoptada en muchas universidades, incluyendo el MIT , Stanford , UC Berkeley , la Universidad Técnica de Múnich , la Universidad Ferdowsi de Mashhad y la Universidad de Ciudad del Cabo . Grandes empresas privadas de diversos sectores han adoptado el lenguaje, entre ellas Amazon , IBM , JP Morgan AI Research [ 137 ] y ASML . Julia también ha sido utilizada por agencias gubernamentales como la NASA y la FAA , así como por todos los laboratorios nacionales de energía de EE. UU. [ 138 ] [ 139 ] [ 140 ]

Computación científica e ingeniería

Productos farmacéuticos y desarrollo de fármacos

Julia se utiliza ampliamente para el desarrollo de fármacos en la industria farmacéutica, habiendo sido adoptada por Moderna , Pfizer , AstraZeneca , Procter & Gamble y United Therapeutics . [ 161 ] [ 162 ]

Economía, finanzas y ciencias políticas

Véase también

Referencias

  1. ↑ "Suavizado de datos con las funciones @generated de Julia" . 5 de noviembre de 2015. Archivado del original el 4 de marzo de 2016. Consultado el 9 de diciembre de 2015. Las funciones generadas de Julia están estrechamente relacionadas con el paradigma de programación multietapa (MSP) popularizado por Taha y Sheard, que generaliza las etapas de compilación/ejecución del programa al permitir múltiples etapas de ejecución de código diferida.
  2. ↑ "LICENSE.md" . GitHub . Septiembre de 2017. Archivado del original el 23 de enero de 2021. Consultado el 20 de octubre de 2014 .
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  • Documentación de Julia

Lecturas adicionales

  • Nagar, Sandeep (2017). Introducción a la programación en Julia: Para ingenieros y científicos . Springer. ISBN 978-1-4842-3171-5.
  • Bezanson, J; Edelman, A; Karpinski, S; Shah, VB (2017). "Julia: un nuevo enfoque de la computación numérica". Revisión SIAM . 59 (1): 65– 98. arXiv : 1411.1607 . CiteSeerX 10.1.1.760.8894 . doi : 10.1137/141000671 . S2CID 13026838 .  
  • Joshi, Anshul (2016). Julia para la ciencia de datos: explora el mundo de la ciencia de datos desde cero con Julia a tu lado . Packt. ISBN 978-1-78355-386-0.
  • Tobin A. Driscoll y Richard J. Braun (agosto de 2022). Fundamentos de la computación numérica: Edición Julia . SIAM. ISBN 978-1-611977-00-4.
  • CT Kelley (2022). Resolución de ecuaciones no lineales con métodos iterativos: solucionadores y ejemplos en Julia , SIAM. ISBN 978-1-611977-26-4.
  • Kalicharan, Noel (2021). Julia - Bit by Bit . Temas de pregrado en informática. Springer. doi : 10.1007/978-3-030-73936-2 . ISBN 978-3-030-73936-2. S2CID 235917112 . 
  • Clemens Heitzinger (2022): Algoritmos con Julia , Springer, ISBN 978-3-031-16559-7.
  • Kenneth Lange (junio de 2025): Algoritmos del libro (2.ª ed.), SIAM, ISBN 978-1-61197-838-4.
  • Sitio web oficial
  • https://juliahub.com
  • Julia en GitHub