JITとコードの暖気の実体 - #chiroito ’s blog
どうも、趣味でOpenJDKのコミッタをしてます。 とあるブログを読んでいたら気になる点があったので検証してみました。 JITと暖気 Javaプロセスはアプリケーションを動かしながら必要に応じてバックグラウンドでバイトコードをネイティブコードにコンパイルします。このコンパイル時にはCPUリソースを使用します。 コンパイルにはいくつかのレベルがありますが、コンパイルされる前やレベルの低いコンパイルのコードはCPUのリソース効率が悪かったり、アプリケーションの処理中にコンパイルが実行されるとCPUリソースを奪いあったりなどが問題になります。 そのため、Java のアプリケーションで性能を気にする要件がある場合、本番に近いリクエストを投げてコードをJITコンパイルする事があります。これをよく暖気と言います。これにより本番のリクエストが来る前にコードを最適化し、よりCPUリソース効率の高いコードで
GitHub - raptorjit/raptorjit: RaptorJIT: A dynamic language for system programming (LuaJIT fork)
RaptorJIT is a Lua implementation suitable for high-performance low-level system programming. If you want to use a simple dynamic language to write a network stack; a hypervisor; a unikernel; a database; etc, then you have come to the right place. RaptorJIT is a fork of LuaJIT where we aim to provide: Ubiquitous tracing and profiling to make application performance and compiler behaviour transpare
A crash course in just-in-time (JIT) compilers – Mozilla Hacks - the Web developer blog
This is the second part in a series on WebAssembly and what makes it fast. If you haven’t read the others, we recommend starting from the beginning. JavaScript started out slow, but then got faster thanks to something called the JIT. But how does the JIT work? How JavaScript is run in the browser When you as a developer add JavaScript to the page, you have a goal and a problem. Goal: you want to t
MJIT: A Method Based Just-in-time Compiler for Ruby
Resources What is Heroku? Help Customers Careers Events Podcasts Compliance Center Heroku is for Developers CTOs Team Collaboration Startups Enterprises Agencies Students See More Languages Node Ruby Java PHP Python Go Scala Clojure See More Latest News from the Heroku Blog Heroku Blog Find out what's new with Heroku on our blog. More news View all blog posts I sat down with some Ruby friends in H
Dora: Implementing a JIT-compiler with Rust
I am writing Dora, a simple JIT-compiler with Rust. Dora is both the name of the custom programming language and of the JIT-compiler. After some time working on it, I want to write about the experiences I made. I started this project to get a better understanding of the low-level implementation details of a JIT-Compiler. Architecture The architecture is pretty simple: dora hello.dora parses the gi
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
トレーシング実行時コンパイル - Wikipedia
トレーシング実行時コンパイル（トレーシングじっこうじコンパイル、トレーシングJIT、英: Tracing just-in-time compilation）は、プログラムの実行を最適化するために、実行時（runtime）に仮想マシンが用いる技術の一つ。頻繁に実行される演算の並びを記録し、それをネイティブコードにコンパイルしてから実行する。通常の実行時コンパイラ（just-in-time compiler、JIT）はメソッド毎にこれを行っており、この点が異なる。 概要[編集] JITコンパイルは実行時にプログラムの一部を機械語にコンパイルすることでプログラムを高速に実行させる技術である。コンパイル対象の範囲によってJITコンパイラを分類すると、メソッド単位を基本とするJITコンパイラは一度に一つのメソッドを機械語に変換するが、トレーシングJITは頻繁に実行されるループをコンパイル対象の単位と
正規表現のJITコンパイラを実装する - Qiita
前回の記事で、正規表現（の抽象構文木）からLLVMの中間表現（LLVM IR）1へコンパイルするという試みを行ったところ、Twitterで次のような投稿をいただいた2。 @_yyu_ https://t.co/UPV535fqbB とかを使うと、Mokkosuから動的コード生成ができてきっと楽しいです。 — ラムダ太郎 (@lambdataro) 2015, 5月 11 つまり、プログラムの実行時に正規表現に対応するバイトコードを生成して、それを実行すれば速度が早くなったりするかもしれないということである。これは一般的にJust in Time（JIT）コンパイルと呼ばれているもので、正規表現技術入門という本でも紹介されている。Mokkosuで実装してもよかったが、たぶんMokkosuのプログラマはそれほど多くないだろうということで、今回もScalaを使って実装することにする。 正規表現の
How to JIT - an introduction - Eli Bendersky's website
When I wrote the introductory article for libjit, I aimed it at programmers who know what JITs are, at least to some extent. I did mention what a JIT is, but only very briefly. The purpose of this article is to provide a better introductory overview of JITing, with code samples that don't rely on any libraries. Defining JIT JIT is simply an acronym for "Just In Time". That, in itself, doesn't help
最初の最適化：型解析とメソッドのインライン化 - msumimz's diary
前回の投稿から期間が空いてしまいました。実装にはいろいろ不十分なところも多いのですが、きりがないので記事にすることにします。 前回のベンチマークでは、JITを実装したものの、単純なJITコンパイラではMRIのインタープリタによる実行速度に勝てないという結果でした。これに対する対処として、基本的な型解析とメソッドのインライン化の最適化を導入したというのが今回の話題です。 https://github.com/msumimz/ruby/tree/rbjit まずは、ベンチマークの結果から。 $vc10/Release/miniruby examples/perf_while.rb user system total real interprited 12.012000 0.000000 12.012000 ( 12.010687) JIT compiled 1.186000 0.000000
流行りのJITコンパイラは嫌いですか? — PyPy Advent Calendar 2011 v1.0 documentation
流行りのJITコンパイラは嫌いですか?¶ PyPy Advent Calendar 12/23担当の RYO @ 修論提出1ヶ月前です。 いよいよ明日はクリスマスイブですね。 リア充の方もそうでない方も、当記事に目を留めて頂き誠にありがとうございます。 本記事では、他の皆さんが扱われているような実用的なネタとは異なる PyPyの内側の話、特にPyPyのJITコンパイラに関する話題を扱いたいと思います。 したがって、本記事の情報は業務等の役にはまったく立ちませんのでご容赦願います。 さて、この記事をお読みになっている方々の殆どは、 PyPy = JITのおかげで早くなった事で有名なPythonの処理系 という認識をお持ちだと思います。 確かにこの認識は間違ってはいないのですが、 実はPythonにJITを乗せる事で高速化を図る処理系はPyPyだけではなく、 その殆どがPyPyが今程の有名なも
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Jailed Just-in-Time Compilation on iOS
TurboFan
http://www.mikedrivendevelopment.com/2018/06/what-i-learned-making-my-own-jit.html