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まであります
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
Cython - Wikipedia
Cython（サイソン）は、C言語によるPythonの拡張モジュールの作成の労力を軽減することを目的として開発されたプログラミング言語である。その言語仕様はほとんどPythonのものと同じ (上位互換) だが、Cの関数を直接呼び出したり、C言語の変数の型やクラスを宣言できるなどの拡張が行われている。Cythonの処理系ではソースファイルをCのコードに変換し、コンパイルすればPythonの拡張モジュールになるようにして出力する。 このようにCとPythonをシームレスに取り混ぜて扱うCythonの利点の一つは、既にあるPythonコードを、いくつかの静的な型 (static type) を宣言して律速なループをうまく書き直すだけで、コンパイル後のコードの実行速度がC言語並みに高速化されることである。複雑なC言語インターフェイスを使う必要はない。コーディングのしやすさと可読性はPythonと変
PyPy - Wikipedia
PyPy（パイパイ）は、プログラミング言語Pythonの実装の1つであり、Pythonで記述されたPythonの処理系であることが特徴の1つである（セルフホスティング）。PyPyは、実行速度と効率、およびオリジナルのPython実装であるCPythonとの互換性に重点を置いている。 PyPyはJITコンパイル機能を持っており、実行時に（必要に応じて）コードを機械語にコンパイルして効率的に実行させる能力を持つ。 PyPyは、Pythonにいくつかの制約を加えた言語であるRPythonで記述されている。RPythonで書かれたコードをトランスレータでC言語などに変換してからコンパイルすることでPyPyの実行可能バイナリが作成できる。また、RPythonの言語仕様はPythonの言語仕様のサブセットであるため、（実行速度は低下するが）PyPyをCPython上で実行したり、PyPyをPyPy上で
Xamarinの基盤「Mono」のmonoランタイムとクラスライブラリ
Xamarinにおけるソフトウェアの基盤であるMonoを深く理解すれば、Xamarin製品の理解はもっと深まる。今回はmonoランタイムと、Monoのクラスライブラリについて解説する。 ← 前回 連載 INDEX 次回 → 前回は、Monoの成り立ちから、そのソフトウェア構成、C#コンパイラーの内容まで、Monoについて解説した。今回も引き続き、monoランタイムと、Monoのクラスライブラリについて解説する。 mono： ECMA CLIランタイム 次はmonoランタイムについて説明しよう。monoランタイムは、.exeファイルや.dllファイルを解釈して、そのCIL（MSIL）コードをCPUのネイティブ命令に置き換えて実行する、実行エンジンだ。その中身は、CIL（MSIL）メタデータローダー、JITコンパイラーなどの実行エンジン、メモリ管理（ガベージコレクション）、AppDomainや
mrubyのJITにおけるメソッド再定義の対処方法 - Qiita
Rubyはメソッドの再定義が出来るのですが、これがJITコンパイラを作るときに問題になります。メソッドそのものを再定義しなければならないのはもちろん、各所に散らばっているそのメソッドを呼び出している元も書き換えなければならないからです。さもなければ、再定義されているかを毎回チェックする必要があり、大幅に速度が落ちます。 mrubyのJITではコードの自己書き換えを駆使することで速度を落とさず再定義に対処しています。ただし、メモリ効率が悪いので、頻繁な書き換えには向きません。 mrubyのJITではこんな感じで生成コードを管理しています。この場合は、メソッドfooの場合です。 entry tableってのがあって、RITE VMの命令毎に対応する機械語コードのアドレスが入っています。Tracing JITなのでプログラムが全て機械語になっている保証はないですので、これを見て対応する機械語命令
HotSpot - Wikipedia
HotSpot（ホットスポット）はオラクル（旧サン・マイクロシステムズ）が提供しているJava仮想マシンで使われている高速化のための技術の名称。デスクトップ向け・サーバ向け・組み込み環境向け (Java ME[2]) がある。性能を改善するためにジャストインタイムコンパイル方式、適応的最適化 (adaptive optimization) などの技術を使っている。 歴史[編集] HotSpotは、1999年4月27日に最初にリリースされ、1994年に設立された小さな新興企業Animorphicの名前で事業経営中だった有限会社 Longview Technologies によって独自に開発された。1997年には有限会社 Lonview Technologies（Animorphicの名前で事業経営中）はサンに買収された。当初Java 1.2でアドオンとして利用可能だったHotSpotはJav
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Tracing JIT Compiler - Lukas Larsson
GitHub - shudo/shujit: Java Just-in-Time Compiler for x86 processors
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