mrubyのJITの概要 - Qiita
まあ、VMをぶん回すようなプログラムだと、大体5～10倍くらいの速度が出るようです。文字列処理やIOなどCで書かれたライブラリを多用すると速度の差は縮まるでしょう。 ##内部構造 mrubyのJITはTracing JITです。Tracing JITそのものはググってください。mrubyのVMのバイトコード命令をフェッチして命令毎の処理に分岐するところで制御を乗っ取って実行回数をカウントします。実行回数がある閾値になったら機械語を生成し、次にこの命令を実行したら生成した機械語を呼び出します。 概要をつかむのは名古屋Ruby会議03で発表させてもらったスライドがいいと思います https://www.slideshare.net/miura1729/mrubyjit 内部構造の詳細はこちらを見てください あなとみー おぶ mrubyのJIT (その1) このあと、連続していてその13まであり
VMに手を加えずRubyを高速化するJITコンパイラ「YARV-MJIT」の話 - k0kubun's blog
先日のRubyKaigi 2017のLTではLLVMベースのCRuby向けJITコンパイラLLRBの話をしました。 5分はちょっとJITの話をするには短かかったですね。 LLRBをふまえた、Cのコード生成への軌道修正 さて、上記の資料にある通り、CRubyのJITにおいてはメインの高速化対象が既に存在するCのコードになるため、 開発の早い段階でパフォーマンスにインパクトを持てるとすればLLVM Passの順番を変えるくらいで、 LLVM IRを直接生成しても最適化上のメリットがほとんどないのでその部分はMJIT と同じくCのコードを生成するように変更したい、という話をした*1。 で、LLRBはC拡張として作るべくちょっと不思議な努力をいろいろやっており、 それらの設計はやってみた結果(コアに直接変更を加えるのに比べ)デメリットの方が大きいと思ったので、 LLRBの失敗を全て生かしつつ、今回
JITコンパイルでの冒険 パート2：x64 JIT | POSTD
このシリーズの最初のパート (訳注:POSTDの翻訳記事へのリンクです) で簡単にBFソース言語を紹介し、最適化レベルが高まる4つのインタプリタについて述べました。実際にJITをいじる前に背景を知る上で役に立つと思います。 さらに背景を知る上で有効なのが、2013年に私が書いた『 JITの方法 – 入門編 』という記事です。ここでは、実行時に実行可能なx64機械コードの生成と実際にLinux上で実行するために必要な基本ツールについて説明しました。初めての方はまずこれらの記事を読んでください。 JITの2つの段階 以前 にも書きましたが、JIT手法を2段階に分けて考えると理解しやすいと思います。 プログラム実行時に機械コードを作成する。 作成した機械コードもプログラム実行時に実行する。 BF JITの第2段階は前記事で説明した方法と全く同じ内容です。詳細は jit_utils の JitPr
JITコンパイルでの冒険 パート1：インタプリタ | POSTD
本記事は、JITコンパイラに関するシリーズの第1回目です。計画としては、シンプルな入力言語を使ってそのインタプリタとJITをいくつか開発し、段々と複雑なものにしていくつもりです。このシリーズが終わるまでに、JITコンパイラの開発に何が必要か、そのためにどんな支援ツールが使えるかを、読者の皆さんによく理解していただけるようになれば幸いです。 入力言語は Brainfuck です。本シリーズでは以後、BFと呼んでいきます。BFはプログラマビリティの本質を突き詰めるので、今回の目的に適した言語だと思います。BFは、プログラミングは非常に冗長ですが、なじみのC構造体に直接マップするメモリポインタやループのような概念を持つ点で、プログラミング言語としてはかなりの”メインストリーム”です。 実装言語にはC++を使います。”手始め”の言語としては一般的ではないかもしれません。とはいえ、私の知っている大部
HHVM's Profile-guided Region JIT
Guilherme Ottoni HHVM's Profile-guided Region JIT Posted February 17, 2017 Our initial version of the HHVM JIT didn’t use profile-guided optimizations, and we suspected that we were leaving performance on the table because of that. After adding HHIR and beefing up the JIT backend in 2013, a couple of us embarked on the journey of building a profiling mechanism and leveraging it to improve the JIT’
R 3.4.0 のJITバイトコンパイラってどんくらい早くなるの？ - でーたさいえんすって何それ食えるの？
R3.4.0がリリースされましたね。 で、大きな変更点のひとつにJITバイトコンパイラがデフォルトでONになってるとのことです。 これによって、forループやfunctionは特に何もせずともバイトコンパイルが行われて高速化が行われることになります。 ※ただしbrowser()が入れられた関数はバイトコンパイル対象外になります。 ※コンパイルが不要なときは、compiler::enableJIT(0)または環境変数のR_ENABLE_JITを0にすればOKです 他にも色々アップデート情報の詳細はこちら R: R News で、RStudioもこのバイトコンパイル機能に対応したアップデートが行われたそうです。 cmpfun()使うとけっこう早くなるんだよなー。。。程度には覚えていたものの 具体的にどんだけ早いの？に対してはよく覚えてないので このバイトコンパイラでどんだけ早くなったのか？ を
mrubyのJIT
6. バイトコード列の例 irep 0x20160790 nregs=11 nlocals=4 pools=3 syms=5 reps=1 file: benchmark/bm_fib.rb 14 000 OP_ENTER 2:0:0:0:0:0:0 15 001 OP_LOADSELF R4 15 002 OP_STRING R5 L(0) ; "" 15 003 OP_GETCONST R6 :Irep 15 004 OP_MOVE R7 R1 ; R1:ele 15 005 OP_GETUPVAR R8 1 0 15 006 OP_SEND R6 :disasm 2 15 007 OP_STRCAT R5 R6 15 008 OP_STRING R6 L(2) ; " n" 15 009 OP_STRCAT R5 R6 15 010 OP_SEND R4 :print 1 16 01
Redesigning the HHVM JIT compiler for better performance
With more than 1 billion people using Facebook every day, we have to ensure that our computing infrastructure runs efficiently and scales as we continue to grow. In early 2013, we replaced our original HipHop Compiler, which statically compiled PHP to C++, with the HipHop Virtual Machine (HHVM). HHVM uses a just-in-time (JIT) compilation approach to execute PHP and Hack programs with improved effi
JIT native code generation for TensorFlow computation graphs using Python and LLVM | Terra Incognita
JIT native code generation for TensorFlow computation graphs using Python and LLVM Update: Hacker News discussion here. The TensorFlow Computation Graph One of the most amazing components of the TensorFlow architecture is the computation graph that can be serialized using Protocol Buffers. This computation graph follows a well-defined format (click here for the proto files) and describes the compu
baseline jit and inline caches
Creating an implementation for a dynamic language using just in time compilation (JIT) techniques involves a lot of compromises mainly between complexity of the implementation, speed, warm-up time and memory usage. Especially speed is a difficult trade-off because it’s very easy to end-up spending more time optimizing a piece of code and emitting the assembly than we will ever be able to save by e
Chrome 51のV8の興味深いバグ
以下のコードを実行した結果を予想してみてほしい。 function foo() { return typeof null === "undefined" ; } for ( var i = 0 ; i < 1000 ; ++i ) { console.log( foo() ) ; } typeof nullの結果は"object"なので、"undefined"と===で比較するとfalseになる。したがって、関数fooは必ずfalseを返すはずである。1000回実行しようと常にfalseを返す関数は常にfalseを返すはずである。 では実際に実行して確かめてみよう。 実行（何度かクリック） コンソールにコピペするのとは挙動が違うが、何度もクリックすると、なぜかtrueを返すようになる。おそらく、コンソールにコピペすると毎回JITが走るので、挙動が違うのだろう。 ちなみに、workaroun
Reddit - Dive into anything
Chat about javascript and javascript related projects. Yes, typescript counts. Please keep self promotion to a minimum/reasonable level. Last week I've spent a full day to fix very strange behavior in a single page application for my customer that only happens on Chrome 51 (maybe 52, but not in Canary 53). After a while our SPA started behaving incorrectly... It turned out to be a nasty bug in the
jyt.io - Domain Name For Sale | Dan.com
Buyer Protection Program When you buy a domain name at Dan.com, you’re automatically covered by our unique Buyer Protection Program. Read more about how we keep you safe on our Trust and Security page. Next to our secure domain ownership transfer process, we strictly monitor all transactions. If anything looks weird, we take immediate action. And if the seller doesn't deliver on their part of the
Bare Bones Backend
The Bare Bones Backend, or B3 for short, is WebKit's optimizing JIT for procedures containing C-like code. It's currently used as the default backend for the FTL JIT inside JavaScriptCore. B3 comprises a C-like SSA IR known as "B3 IR", optimizations on B3 IR, an assembly IR known as "Air", optimizations on Air, an instruction selector that turns B3 IR into Air, and a code generator that assembles
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GitHub - burtonsamograd/emacs-jit: Emacs with an Emacs Lisp JIT (Just In Time) compiler using libjit.
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FacebookはいかにしてHHVM JITコンパイラのパフォーマンスを改善したか
