JavaScript エンジンの高速化
これらの JavaScript エンジンのうち、以下では特に JavaScriptCore を扱います。 最適化の基本戦略 JavaScript をはじめとする動的言語は、主にインタープリタにおいて実行されます。しかし、インタープリタはコンパイルされたコードと比較して実行に時間を要するという欠点があります。そこで、インタープリタの最適化では、バイトコードの JIT コンパイルが最初に行われます。 しかし、コンパイルには当然時間がかかります。少しでも高速化されたコードを生成するには、より多くの時間をコンパイルにかけなければなりません。コンパイルによる速度向上とコンパイルのレイテンシはトレードオフの関係にあります。 そこで、多くの JavaScript エンジンは、インタープリタと多階層の JIT コンパイラの組み合わせで構成されています。次の図は、主要な JavaScript エンジンの設計
V8の最適化とIRHydraでの可視化とベンチマークについてのメモ
V8 の最適化について 色々(主にVyacheslav Egorovさんの記事やスライド)読んでたのでそれのメモ。 この文章は2014年9月13日に書かれて最適化されていないため、この文章を元に最適化をすると失敗すると思います。 参考まとめ V8に関するリソースまとめ V8 Resources - Vyacheslav Egorovさんによる thlorenz/v8-perf - Thorsten Lorenzさんによる Understanding V8 and JIT compilation basics - Google スライド - 概要分かりやすい Hidden Class V8がリリースされた時から特徴としてあげられている最適化 V8: an open source JavaScript engine - YouTube V8 祭り - Backnumbers: Steps to
PyPy.js: Now faster than CPython
OK OK, I couldn't resist that title but it probably goes a bit far. Let me try for a little more nuance: PyPy.js: Now faster than CPython, on a single carefully-tuned benchmark, after JIT warmup. It has been the better part of a year since I first started hacking on PyPy.js, an experiment in bringing a fast and compliant python interpreter to the web. I've been pretty quiet during that time but ha
JaegerMonkeyおさらい
ネット見てたら、全然わかってない人多すぎなんで。 SquirrelFish WebKitのJavaScriptCoreに入っているJavaScriptエンジン。非常に優秀なバイトコードを生成、実行する SquirrelFish Extreme (Nitro / SFX) SquirrelFishをJIT化+バイトコードの最適化など baseline JIT。SpiderMonkeyをJIT化しただけのもの TraceMonkey Tracingのアルゴリズムを利用したJIT。ポイントにはまれば生成されるコードは最速(のはず) JaegerMonkeyはJavaScriptCoreのコードを持ってきたという話があるけど、バイトコードをネイティブコード化するライトウェイトなJITコンパイラだけを持ってきている。SquirrelFishの肝は優秀なバイトコード生成+最適化なので、JaegerMo
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AppleがLLVM JITを使用してWebKitのJSエンジンをスピードアップ
