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
CRuby向けのLLVMベースのJITコンパイラを書いている話 - k0kubun's blog
LLRBというRuby向けのメソッドJITコンパイラを書いている github.com RubyKaigi 2015の最後のキーノートで@evanphxが「LLVMでCRubyのコードをインライン化するメソッドJITを実装したら速いんじゃね」みたいな発表をしていたのを覚えているだろうか。 LLRBというのはまさにそれを実装しているプロジェクトであり、少なくとも現時点で「LLVMでCRubyのコードをインライン化するメソッドJIT」と言える状態まで実装でき、ものによっては効果が出る状態になったので公開した。 なんで書いてるの 言語を自分で実装するとその言語に関する理解が大分深まる、というのをHamlの実装とかCコンパイラとかで体験していて、僕が一番好きな言語はRubyなのでRubyでもそれをやっておきたい、というのがあった。また、Rubyは遅いと言われがちだが、どこに改善可能な点が眠っている
YARV命令ごとの実行コストを知るには - なるせにっき
プログラムのボトルネックを探すには大きく分けて二つの方法があります。心眼を研ぎ澄ましていきなり最適化してみてから考えるのと、何かしらのツールでサイクル数やCPU時間を計測して地道に探す方法ですね。皆さん普通は前者だと思うんですが、それが行き詰まってしまうこともあります。 後者のようにprofileを取っていく場合、手軽にCレベルでのprofileがとれて今わたしの中で一大ブームを巻き起こしているのがperf(3)なわけですが、Rubyのprofileを取ると往々にして以下のような結果になるわけです。（よい子のみんなはCレベルでのprofileではなく、stackprofを使ってRubyレベルでのprofileをとろうな！） sudo perf report --stdio --no-children -g none -d miniruby # To display the perf.dat
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