Julia (プログラミング言語)

ジュリア

パラダイム	マルチパラダイム：多重ディスパッチ（主要パラダイム）、関数型、配列型、手続き型（命令型）、構造化、反射型、メタ、多段階型[1]
デザイン：	ジェフ・ブザンソン、アラン・エデルマン、ステファン・カルピンスキー、ヴィラル・B・シャー
開発者	ジェフ・ベザンソン、ステファン・カルピンスキー、バイラル・B・シャー、その他寄稿者[2] [3]
初登場	2012年; 12年前[4] （2012年）
安定版リリース	1.11.2 [5]  / 2024年12月1日および 1.10.7 ( LTS ) [7] [8] / 2024年11月26日; 25日前 ( 2024-11-26 )
プレビューリリース	1.10.8が開発中[6]、1.12.0-DEVが毎日更新されている
タイピングの規律	動的、[9] 推論的、任意、主格、パラメトリック、強い[9]
実装言語	Julia、C、C++、LLVM、[10] Scheme（パーサーとしてほぼ独占的に使用）
プラットフォーム	ティア1: x86-64、IA-32、Apple シリコン ( ARM64 ) Mac、Nvidia GPU/ CUDA (Linux 上) [11] ティア2: FreeBSD、 Linux 上の64 ビット Arm、Apple GPU、Intel GPU/ OneAPI 6.2+ および Nvidia GPU (Windows 上) ティア3: 32 ビットArm、64 ビットRISC-VおよびPowerPC、および AMD GPU/ ROCm 5.3+。
OS	Linux、macOS、Windows、 FreeBSD
ライセンス	マサチューセッツ工科大学
ファイル名拡張子	.jl
Webサイト	ジュリアラン
影響を受けた
ディラン[12] リスプ[4] [13] ルア[14] マセマティカ[15] [16] マテリアライズド・ビュー[4] パール[14] パイソン[14] R [4] ルビー[14] 要塞

Juliaは、高水準で汎用的な^[17] 動的 プログラミング言語であり、高速で生産的であるように設計されており^{[18]、データサイエンス、人工知能、機械学習、モデリング、シミュレーションなどに使用され、}数値解析や計算科学で最も一般的に使用されています。^{[19] [20] [21]}

Juliaの設計上の特徴としては、パラメトリック多態性を備えた型システムと、コアプログラミングパラダイムとしての多重ディスパッチの使用、デフォルトのジャストインタイム（JIT）コンパイラ^{[17] [22] （}事前コンパイル^{[23] [24] [25]}をサポート）、効率的なガベージコレクション^[26]などが挙げられます。特にJuliaはカプセル化されたメソッドを持つクラスをサポートしておらず、代わりにそれらに結び付けられていないジェネリックメソッド/関数を持つ構造体に依存しています。

デフォルトでは、Juliaはスクリプト言語と同様にランタイムを使用して実行され、対話が可能です。^[23]しかし、Juliaプログラム/ソースコードは、オプションで、インストール/実行可能な1つのファイルでユーザーに送信することもできます。これは、事前に何もインストールする必要がなく、迅速に作成できます。^{[27] Juliaプログラムは、}バイナリ実行ファイルに（個別に）コンパイルすることもでき、ソースコードなしでの配布も可能であり、実行ファイルはJulia 1.12で大幅に小さくなります。このようなコンパイルは速度には必要ありませんが、Juliaは対話的に実行されているときにもコンパイルされるため、定数倍の起動コストを削減できますが、ソースコードを隠すのに役立ちます。言語の機能は個別にコンパイルできるため、たとえば、Juliaをランタイムありまたはなし（実行可能ファイルとライブラリを小さくできますが、機能が制限されます）で使用できます。

Julia プログラムは、他の言語のライブラリを呼び出すことで再利用できます。たとえば、 CまたはRustライブラリを呼び出すことができます。また、 Julia (ライブラリ) は、 PythonやR などの他の言語から呼び出すこともできます。また、いくつかの Julia パッケージは、対応する Julia パッケージ用の Python および Rライブラリの形式で、それらの言語から簡単に利用できるようになっています。どちらの方向の呼び出しも、これらの言語やC++だけでなく、多くの言語で実装されています。

JuliaのVisual Studio Code拡張機能は、「組み込みの動的自動補完、インライン結果、プロットペイン、統合REPL、変数ビュー、コードナビゲーション、その他多くの高度な言語機能」を備えたフル機能の統合開発環境を提供します。 ^{[28]たとえば、デバッグ、}リンティング、プロファイリングが可能です。^{[29] [30] [31] [32]}

Juliaの開発は2009年に始まり、ジェフ・ベザンソン、ステファン・カルピンスキー、バイラル・B・シャー、アラン・エデルマンが高水準かつ高速なフリー言語の作成に着手した。2012年2月14日、チームは言語の使命を説明するブログ記事を掲載したウェブサイトを立ち上げた。^{[4] 2012年4月の}InfoWorldのインタビューで、カルピンスキーは「Julia」という名前について「特に理由はありません。ただ、きれいな名前だと思っただけです」と語っている。^[20]ベザンソンは友人の勧めでこの名前を選んだと述べ、^[33]数年後に次のように書いている。

おそらく、Juliaは「 Jeffの珍しいLispが自動化されている」という意味でしょうか？ ^[34]

Julia の構文は、2018 年のバージョン 1.0 以降、安定していると見なされており、Julia には 1.x に対する下位互換性の保証と、文書化された (安定した) APIに対する安定性の約束がありますが、それ以前の 0.7 より前の初期の開発では、新しいバージョンで構文 (およびセマンティクス) が変更されていました。すべての (登録パッケージ)エコシステムは、新しく改良された構文を使用しており、ほとんどの場合、定期的に追加された新しい API に依存しており、場合によっては、Julia 1.7 のように、前方互換性のある方法で追加されたマイナーな追加構文もあります。

2012年にJulia 1.0以前のバージョンがリリースされてから10年で、コミュニティは成長しました。Juliaパッケージのエコシステムには、1,180万行を超えるコード（ドキュメントとテストを含む）があります。^{[35] Juliaユーザーと開発者向けの}学術会議JuliaConは、2014年から毎年開催されており、JuliaCon2020 ^[36]は28,900人以上のユニークビューアーを迎え、^[37] JuliaCon2021はこれまでのすべての記録を破り（YouTubeで無料で視聴できるJuliaCon2021のプレゼンテーションは前年の162件から300件に増加）、会議中のユニークビューアーは43,000人に達しました。^[38]

Juliaの共同開発者のうち3人が、2019年のジェームズ・H・ウィルキンソン数値ソフトウェア賞（4年ごとに授与）を受賞した。受賞理由は「計算科学の問題の分析と解決を可能にする高性能ツールを作成するための革新的な環境であるJuliaの作成」である。^[39]また、 MIT応用数学教授のアラン・エデルマンは、「高性能コンピューティング、線形代数、計算科学における顕著なブレークスルーと、Juliaプログラミング言語への貢献」により、2019年のIEEEコンピューター協会シドニー・ファーンバック賞の受賞者に選ばれた。^[40]

Julia 0.7 ^[41]とバージョン1.0は両方とも2018年8月8日にリリースされました。Julia 0.7の作業は「大規模な取り組み」であり（「完全に新しいオプティマイザーのため」など）、セマンティクスにいくつかの変更が加えられ、たとえば反復インターフェースが簡素化されました。^[42] Julia 1.6は1.0以来最大のリリースであり、最も長い期間の長期サポート（LTS）バージョンであり、多くの面で高速化され、たとえば並列プリコンパイルとパッケージの高速ロードが導入され、場合によっては「バイナリ成果物の大きなツリーのロード時間が50倍高速化」されました。^{[43] 1.7以降、Juliaの開発は}時間ベースのリリースに戻りました。^{[44] Julia 1.7は、新しいより高速な}乱数ジェネレーターなど多くの変更を伴って2021年11月にリリースされ、Julia 1.7.3では少なくとも1つのセキュリティ問題が修正されました。^[45] Julia 1.8は2022年に、1.8.5は2023年1月にリリースされました。^[46] 1.8.xでは、Juliaプログラムをソースコードなしで配布するための改善や、コンパイラの高速化（場合によっては25%）、^[47] およびより制御可能なインライン化（​​つまり@inline、関数自体だけでなく、呼び出し元での適用も可能になりました）が行われています。 Julia 1.9は2023年5月7日にリリースされました。 パッケージをネイティブマシンコードにプリコンパイルする機能など、多くの改善が加えられています（古いバージョンのJuliaにもパッケージのプリコンパイルはありましたが、部分的なものであり、ネイティブコードに完全には行われませんでした。そのため、以前のバージョンでは「初回使用」のペナルティがあり、完全にコンパイルされるまで待機している間は速度が低下しました）。 バージョン1.9以降、プリコンパイルされたパッケージは、初回使用時に最大数百倍高速化できます（例：CSV.jlおよびDataFrames.jl）。 Julia 1.10は、並列ガベージコレクション、パッケージの読み込み時間の改善、新しいパーサー（Juliaで書き直され、エラーメッセージが改善され、スタックトレースのレンダリングが改善された）など、多くの新機能を備えて2023年12月25日にリリースされました。^[48]

Julia 1.11 は 2024 年 10 月 7 日にリリースされ (1.11.1 は 10 月 16 日にリリース)、それとともに 1.10.5 が次の長期サポート(LTS) バージョンになりました (つまり、これらがサポートされている唯一の 2 つのバージョンです)。その後、11 月 26 日にリリースされた 1.10.7 に置き換えられ、1.6 は LTS バージョンではなくなりました。Julia 1.11 では、たとえば、public安全なパブリック API を示す新しいキーワードが追加されています (Julia ユーザーは、Julia またはパッケージの内部ではなく、そのような API を使用するように推奨され、パッケージ作成者は、古い Julia バージョン (少なくとも LTS バージョン) もサポートするために、一般的に間接的に、たとえばCompat.jl@compatのマクロをプレフィックスとしてキーワードを使用するように推奨されています)。Julia 1.11.1 は、起動が大幅に改善され (回帰があった 1.11.0 と比べて)、1.10 と比べても改善されており、これは一部のベンチマークにとって重要になる可能性があります。

一時的なパッケージの非互換性が知られているため、一部のユーザー (例: R から Julia を呼び出すユーザー) は 1.11 へのアップグレードを延期したい場合があります。

juliac今後リリースされる Julia 1.12 (現在の「ナイトリー」バージョン) でのみ利用可能な、 はるかに小さいバイナリ実行可能ファイルが可能になります。

2014年以来、^[49] Juliaコミュニティは開発者とユーザーに焦点を当てたJuliaカンファレンスを毎年開催しています。最初のJuliaConはシカゴで開催され、カンファレンスの年次開催のきっかけとなりました。2014年以来、カンファレンスはMIT ^[50]やメリーランド大学ボルチモア校^[51]など、いくつかの場所で開催されています。イベントの聴衆は、バーチャルで開催されたJuliaCon 2020の期間中、数十人から28,900人以上のユニーク参加者^[52]に増加しました。JuliaCon 2021もバーチャルで開催され^[53]、IEEE 754浮動小数点標準（Juliaを含むほぼすべてのCPUと言語で使用）の主要な設計者であるWilliam Kahan教授、 ^[54] Jan Vitek教授、^[55] Xiaoye Sherry Li教授、 PyTorchの共同作成者であるSoumith Chintala教授が基調講演を行いました。^[56] JuliaConは43,000人の参加者と300以上のプレゼンテーション（古い年も含め、引き続き無料でアクセス可能）に成長しました。JuliaCon 2022は、2022年7月27日から7月29日まで、英語だけでなく複数の言語で初めてバーチャル開催されます。

Julia言語は、プロジェクトの長期的な持続可能性を確保するため、2014年にNumFOCUSの財政支援プロジェクトとなった。^[57] MITリンカーン研究所のジェレミー・ケプナーは、初期のJuliaプロジェクトの創設スポンサーであった。さらに、ゴードン・アンド・ベティ・ムーア財団、アルフレッド・P・スローン財団、インテル、 NSF、DARPA、NIH、NASA、FAAなどの機関からの資金が、Juliaの開発に不可欠であった。^{[58] Firefoxウェブブラウザのメーカーである} Mozillaは、2019年上半期の研究助成金により、「Juliaをブラウザに導入する」プロジェクトに「公式Juliaチームのメンバー」をスポンサーした。^[59]これは、 Firefoxと他のウェブブラウザへの導入を意味する。^{[60] [61] [62] [63]} Julia言語は、GitHubの個人寄付者からもサポートされている。^[64]

JuliaHub, Inc.は、2015年にViral B. Shah、Deepak Vinchhi、Alan Edelman、Jeff Bezanson、Stefan Karpinski、Keno FischerによってJulia Computing, Inc.として設立されました。^{[65] [66]}

2017年6月、ジュリアコンピューティングはゼネラルカタリストとファウンダーコレクティブ から460万ドルのシード資金を調達し、 ^[67]同月には「アルフレッド・P・スローン財団からオープンソースのジュリア開発を支援するために91万ドルの助成金を受け、そのうち16万ドルはジュリアコミュニティの多様性を促進するためのもの」だった。^[68] 2019年12月には米国政府から「建物内の暖房、換気、空調（HVAC）システムの総エネルギー消費量を削減するためのニューラルコンポーネント機械学習ツールを開発する」ために110万ドルの資金提供を受けた。 ^{[69] 2021年7月、ジュリアコンピューティングは、ジュリアコンピューティングと提携した}フォーミュラ1チームのウィリアムズレーシングも所有するドリルトンベンチャーズが主導するシリーズAラウンドで2400万ドルを調達したと発表した。^[70]ウィリアムズのコマーシャルディレクターは「クラス最高のクラウドテクノロジーを構築する企業への投資はドリルトンの戦略的焦点であり、シミュレーションとモデリングの革新的な機能を備えたJuliaの多用途プラットフォームは私たちのビジネスに非常に関連しています。私たちは、世界で最も技術的に進歩したスポーツにJulia Computingを組み込むことを楽しみにしています」と語った。^[71] 2023年6月、JuliaHubは（再び、今度は新しい名前で）AE Industrial Partners Horizo​​nX（「AEI Horizo​​nX」）が主導する1,300万ドルの戦略的新規投資を受けた。AEI Horizo​​nXは、Juliaを使用するボーイング社と提携して設立されたベンチャーキャピタル投資プラットフォームである。 ^{[72]ティム・ホーリーの（}セントルイスのワシントン大学のホーリー研究所での）Julia 1.9（応答性の向上）に関する研究は、チャン・ザッカーバーグ・イニシアチブによって資金提供された。  

Wikibooksには「Juliaの紹介」というテーマの本があります。

Juliaは汎用プログラミング言語であるが^[73]、もともとは数値計算や技術計算用に設計された。また、低レベルシステムプログラミング^[74]、仕様言語[ ^75]、高レベル合成(HLS)ツール(ハードウェア、例えばFPGA用) ^[76] 、そしてサーバー^{[78] [79]}とクライアント^{[80] [81]の両方でのWebプログラミング[77]}にも有用である。

この言語の主な特徴は次のとおりです。

• 多重ディスパッチ: 引数の型の組み合わせに応じて関数の動作を定義する機能を提供する
• 動的型システム: ドキュメント、最適化、ディスパッチのための型
• Cのような静的型付け言語に近いパフォーマンス
• 組み込みのパッケージマネージャー
• Lispのようなマクロとその他のメタプログラミング機能
• 並列および分散コンピューティング向けに設計
• コルーチン: 軽量グリーンスレッド
• 異なる引数タイプに対するコードの自動生成
• 数値型やその他の型に対する拡張可能な変換と昇格

多重ディスパッチ（ Lisp ではマルチメソッドとも呼ばれる）は、継承 を使用する単一ディスパッチ（ Python、C++、Java、JavaScript、Smalltalkなどの一般的なオブジェクト指向プログラミング（OOP）言語で使用される 多態的メカニズム）の一般化です。Julia では、すべての具象型は抽象型のサブタイプであり、型階層の最上位にある型の直接的または間接的なサブタイプです。具象型は、他の言語のようにサブタイプ化することはできません。代わりに合成が使用されます（継承とサブタイプ化も参照）。 Any

デフォルトでは、ユーザー提供のソースコードを実行するため、Juliaランタイムを事前にインストールする必要があります。あるいは、Julia（GUI）アプリは、AppBundler.jl ^[27]を使用して1つのファイルに素早くバンドルされ、「最新のデスクトップアプリケーションインストーラー形式でJulia GUIアプリケーションを構築します。ターゲットとしてLinuxの場合はSnap、 Windowsの場合はMSIX、MacOSの場合はDMGを使用します。アプリ内に完全なJuliaをバンドルします」。^[82] PackageCompiler.jlは、実行にJuliaソースコードを必要としないスタンドアロン実行可能ファイルを構築できます。^[23]

Julia では、オブジェクト指向言語と同様にすべてがオブジェクトです。ただし、ほとんどのオブジェクト指向言語とは異なり、すべての関数は単一のディスパッチではなく、 複数のディスパッチを使用してメソッドを選択します。

ほとんどのプログラミング パラダイムは、Julia の同図像的マクロとパッケージを使用して実装できます。Lisp マクロのような Julia の構文マクロ(メタプログラミングに使用) は、抽象構文木(AST)のレベルで機能するため、C などの他の言語のプリプロセッサで使用されるテキスト置換マクロよりも強力です。Julia のマクロ システムは衛生的ですが、必要に応じて (アナフォリック マクロなど)構造を使用して意図的なキャプチャもサポートします。 esc

Juliaは、 SchemeやCommon Lispを含むLispのさまざまな方言からインスピレーションを得ており、多重ディスパッチ指向の動的言語であるDylan （ Lispのようなプレフィックス構文ではなく中置構文を特徴とし、Juliaでは「すべて」 ^[83]は式である）や、別の数値プログラミング言語であるFortress（多重ディスパッチと洗練されたパラメトリック型システムを特徴とする）と多くの機能を共有している。Common Lisp Object System（CLOS）はCommon Lispに多重ディスパッチを追加しているが、すべての関数がジェネリック関数ではない。

Julia、Dylan、Fortress では、拡張性がデフォルトで、システムの組み込み関数はすべてジェネリックかつ拡張可能です。Dylan では、多重ディスパッチは Julia と同様に基本的なものであり、すべてのユーザー定義関数や、 などの基本的な組み込み操作でさえジェネリックです。ただし、Dylan の型システムは、 ML 系統の言語+でより一般的なパラメトリック型を完全にはサポートしていません。デフォルトでは、CLOS は Common Lisp のパラメトリック型でのディスパッチを許可していません。このような拡張ディスパッチ セマンティクスは、CLOS メタオブジェクト プロトコルを介した拡張機能としてのみ追加できます。収束設計により、Fortress もパラメトリック型での多重ディスパッチを備えていますが、Julia とは異なり、Fortress は動的ではなく静的に型付けされ、コンパイル フェーズと実行フェーズが別々になっています。言語機能を次の表にまとめます。

Julia の拡張性の一例として、Unitful.jlパッケージは言語に 物理的な測定単位のサポートを追加します。

Juliaには、マクロを使用してCまたはFortran言語ライブラリを呼び出すための組み込みサポートがあります。追加のライブラリを使用すると、 Python、^[84] C++、^{[85] [86]} Rust、R、^[87] Java ^[88]@ccallなどの他の言語との間で呼び出したり、 SQLで使用したりできます。^{[89] [90] [91] [92]}

JuliaはPackageCompiler.jlを使ってバイナリ実行ファイルにコンパイルすることができます。^{[23]また、} StaticCompiler.jlによって提供される言語の静的サブセットを使用して、より小さな実行ファイルを作成することもできます。この言語はランタイムディスパッチをサポートしていません（ガベージコレクションもサポートしていません。ガベージコレクションを提供するランタイムは除外されます）。^[93]

Juliaの公式ディストリビューションには、対話型のコマンドライン読み取り-評価-印刷ループ（REPL）^[94]が含まれており、検索可能な履歴、タブ補完、専用のヘルプとシェルモード^[95]を使用して、コードをすばやく実験およびテストすることができます。^[96]次のフラグメントは、文字列がprintlnによって自動的に連結されるサンプルセッションの例を表しています。^[97]

julia> p ( x ) = 2 x ^ 2 + 1 ; f ( x , y ) = 1 + 2 p ( x ) y julia> println ( "Hello world!" , " I'm on cloud " , f ( 0 , 4 ), " as Julia supports recognizable syntax!" ) Hello world! I'm on cloud 9 as Julia supports recognizable syntax!           
     

REPLは、プロンプト（各コマンドの前）の後に;またはを押すことで、システムシェルとヘルプモードにアクセスできます。また、セッション間を含むコマンドの履歴も保持します。 ^[98]コードは、Juliaの対話型セッション内でテストすることも、拡張子の付いたファイルに保存して、次のように入力してコマンドラインから実行することもできます。^[83]?.jl

$ julia  <ファイル名>

Julia はUTF-8とLaTeXコードを使用しているため、多くの演算子で一般的な数学記号をサポートしています。たとえば、演算子 ∈ はin、\in入力して キーを押すことで入力できますTab ↹(つまり、 LaTeXコードを使用するか、単にコピー アンド ペーストすることもできます。たとえば、√ と ∛ はsqrt関数とcbrt関数で使用できます)。Julia は、最新のメジャー リリース Unicode 15.0 (Julia 1.11-DEV は最新の 15.1 ポイント リリース^[99] ) ^[100]をサポートしており、ソース コード (変数名など) でも世界中の言語を使用できます (公開コードやパッケージ名などには英語を使用することをお勧めします)。

Juliaは、オンラインのインタラクティブな「ノートブック」環境であるJupyter ^[101]と、前者の代替となる可能性のある「リアクティブノートブック」（ノートブックが純粋なJuliaファイルとして保存される）であるPluto.jlによってサポートされています。 ^[102]さらに、Posit（旧RStudio Inc）のQuarto出版システムは、Julia、Python、R、およびObservable JavaScriptをサポートしています（これらの言語は同社によって公式にサポートされており、同じノートブックドキュメントに組み込むこともできますが、非公式にサポートされている言語は他にもあります）。^{[103] [104]}

REPLは追加のモードで拡張することができ、パッケージでは例えばデータベースアクセス用のSQLモード^[105]が追加されており、RCall.jlはR言語で動作するようにRモードを追加します^[106]。

Julia は実際には他の言語、実際、よく使われている上位 20 言語の大部分と相互運用可能です。Julia は、C や Fortran で書かれた共有ライブラリ関数などを個別に呼び出すために使用できます。また、C でエクスポートされた関数を直接提供しない他の言語を呼び出すためのパッケージも用意されています。たとえば、Python ( PythonCall.jlを使用)、R、^[107] MATLAB、C# (および他の .NET 言語からはDotNET.jlを使用、それらからはJdotNETを使用)、JavaScript、Java (および他の JVM 言語からはJavaCall.jlを使用、Scalaなど) などです。また、他の言語用のパッケージを使用すると、Python、R (現在 Julia 1.10.x まで可能^[108] )、Rust 、Ruby、C# などから Julia を呼び出すことができます。例えば、Pythonから呼び出すためのjuliacall（PythonCall.jlの一部）や、 RからJulia 1.10.xまでの呼び出し用の別のJuliaCallパッケージなどがあります。Juliaは、 FPGAなどの高位合成ツールとして、つまりVHDLにコンパイルするためにハードウェアにも使用されています。^[76]

Juliaには、 HTML （ HTTPも含む）、XML、JSON、BSONなどのマークアップ言語や、 PostgreSQL、 ^[109] Mongo、^[110] Oracle（TimesTen、^[111] MySQL、SQLite、Microsoft SQL Server、^[110] Amazon Redshift、Vertica、ODBCを含む）などのデータベース、および一般的なWebでの使用をサポートするパッケージがあります。^{[112] [113]}

Juliaにはパッケージマネージャーが組み込まれており、デフォルトのレジストリシステムが含まれています。^[114]パッケージはほとんどの場合、GitHubでホストされているソースコードとして配布されますが、代替手段も同様に使用できます。パッケージは、アーティファクトを使用してバイナリとしてインストールすることもできます。^[115] Juliaのパッケージマネージャーは、パッケージのクエリとコンパイル、および環境の管理に使用されます。連合パッケージレジストリがサポートされているため、公式以外のレジストリをローカルに追加できます。^[116]

Julia のコアは Julia とCで実装されており、 LLVM依存のためにC++も使用されています。コード解析、コード削減、ブートストラップは、バージョン 1.10 まではScheme方言である FemtoLisp で実装されていました。^[117]このバージョン以降、新しい pure-Julia 標準ライブラリ パッケージJuliaSyntax.jlが解析に使用されています (古いパッケージも選択できます) ^[118]。これにより速度が向上し、「さまざまなケースでパーサー エラー メッセージが大幅に改善されます」。^[119] LLVM コンパイラ インフラストラクチャ プロジェクトは、一般的に使用されているすべてのプラットフォーム向けに最適化されたマシン コードを生成するためのバックエンドとして使用されています。いくつかの例外を除き、標準ライブラリは Julia で実装されています。

Julia は、 64 ビットのApple Silicon Mac向けのmacOS のティア 1 サポートをネイティブで提供しています(以前は、 Apple M1ベースの Mac はRosetta 2エミュレーション^{[120] [121]}でのみサポートされていました)。また、Intel ベースの Mac も完全にサポートしています。ARM上の Windows はまだ公式サポートされていません。Julia には「OpenBSD の初期サポート」がありますが、実際に動作させるにはさらにサポートが必要です: https://github.com/JuliaLang/julia/issues/53632 -->

Julia には 4 つのサポート層があります。^[122] i686サブアーキテクチャを完全に実装しているすべてのIA-32プロセッサがサポートされており、すべての 64 ビットx86-64 (別名amd64 )、つまり約 10 年以内のものがすべてサポートされています。Armv8 ( AArch64 ) プロセッサは第 1 層 (macOS の場合) でサポートされ、それ以外の場合は Linux で第 2 層、ARMv7 (AArch32) は第 3 層でサポートされています。^[123]数百のパッケージがGPU アクセラレーションされています。^{[124] Nvidia GPU は}CUDA .jlでサポートされています(64 ビット Linux では第 1 層、64 ビット Windows では第 2 層、コンピューティング機能 3.5 (Kepler) 以上用のPTXを実装するパッケージ。どちらも CUDA 11 以上が必要で、古いパッケージ バージョンは CUDA 9 まで動作します)。さらに、 GoogleのTPU ^[125]や一部のIntel（統合型）GPU（oneAPI.jl ^[126]経由）などの他のアクセラレータをサポートするパッケージもあり、AMDのGPUはOpenCLなどのサポートがあり、AMD ROCmスタックの実験的なサポートもあります。^[127]

一部のプラットフォームでは、Juliaをソースコードからコンパイルする必要がある場合があります（例：オリジナルのRaspberry Pi）。特定のビルドオプションを指定してコンパイルされており、これは実行されており、非公式のビルド済みバイナリ（およびビルド手順）が利用可能です。^{[128] [129]} Juliaは、小型のRaspberry Piから、世界最速（一時期、最近まで）のスーパーコンピューターである富岳のARMベースのA64FXまで、いくつかのARMプラットフォーム用にビルドされています。^[130] PowerPC（64ビット）はTier 3のサポートがあり、「ビルドされる場合とされない場合がある」ことを意味し、1.12ではTierが4に下がり、それ以降は動作しなくなります。 Juliaは現在Raspbianでサポートされていますが^[131]、 Armv7以降のものなど、新しいPiの方がサポートが優れています。JuliaのサポートはRaspberry Pi Foundationによって推進されています。^[132] Juliaは64ビットRISC-V用にも構築されており、^{[133] [134]}コアJuliaにいくつかのサポートコードが含まれています。

Juliaはデフォルトでオペレーティングシステムを必要とし、 Arduinoなどの組み込みシステムプラットフォームなしで実行したり、その上で実行するための公式サポートはありませんが、Juliaコードは、2KBのRAM（および32KBのフラッシュメモリ）を備えたベアメタル16MHz 8ビット（ATmega328P）AVRマイクロコントローラArduino上でいくつかの制限付きで実行 されています。^{[135] [136]}

Juliaは、 MIT、スタンフォード大学、カリフォルニア大学バークレー校、マシュハド大学、ケープタウン大学など多くの大学で採用されています。Amazon 、IBM、JPモルガンAIリサーチ、^[137]、ASMLなど、多くの分野の大手民間企業もこの言語を採用しています。Juliaは、 NASAやFAAなどの政府機関や、米国のすべての国立エネルギー研究所でも使用されています。 ^{[18] [138]}

• Amazon、量子コンピューティング^[139]およびAmazon SageMaker ^[140]を介した機械学習
• ASML、自社製マシンによるハードリアルタイムプログラミング^[141]
• 気候変動モデリングのための気候モデリングアライアンス^{[142] [143]}
• CERN 、大型ハドロン衝突型加速器（LHCb実験）のデータを分析するため^{[144] [145] [146] [147] [148] [149]}
• NASAとジェット推進研究所は、 Juliaを使用して宇宙船の分離ダイナミクスをモデル化し、^{[150] [151] [152]} TRAPPIST 太陽系外惑星データセットを分析し、^{[153] [154]}ビッグバンからの宇宙マイクロ波背景データを分析しています^[155]
• ブラジルのINPE、宇宙ミッションと衛星シミュレーション^[156]
• 米空軍研究所の VTOL ドローンの自律飛行を計画し実行するための組み込みハードウェア^[157]

Juliaは製薬業界の医薬品開発に広く使用されており、Moderna、Pfizer、AstraZeneca、Procter & Gamble、United Therapeuticsなどで採用されています。^{[158] [159]}

• ニューヨーク連邦準備銀行、2015年以来のジュリアにおけるマクロ経済モデリング、2021年のCOVID-19ショックの推定を含む^[160]
• また、カナダ中央銀行のマクロ経済モデリングにも参加している^[161]
• 世界最大の資産運用会社ブラックロックの金融時系列分析^[162]
• 英国最大の損害保険会社アビバ（保険数理計算担当）[ ^162]
• マイター・コーポレーション、公表された選挙結果の検証^[163]
• ノーベル賞受賞者トーマス・J・サージェント、マクロ計量経済モデリング^[164]

• 数値解析ソフトウェアの比較
• 統計パッケージの比較
• 微分可能プログラミング
• JuMP – Julia に組み込まれた数学的最適化のための代数モデリング言語
• パイソン
• ニム
• 指輪
• モジョ