Известно, что в компиляторе IR выбирается таким образом, чтобы облегчить порождение кода для выбранного класса целевых архитектур. Но бывает ли так, чтобы уже само абстрактное IR оказывало влияние на набор команд процессора? Оказывается, и такое существует, причем речь здесь не идет о предметно-ориентированном наборе команд или поддержке конструкций входного языка. Ниже два характерных примера.
BasicBlocker: Redesigning ISAs to Eliminate Speculative-Execution Attacks
https://arxiv.org/pdf/2007.15919.pdf
В этой работе предлагается добавить к ISA процессора специальную команду, отмечающую начало линейного участка (basic block) с указанием его длины. Это нужно для предотвращения Spectre-подобных атак. Здесь мы видим, как черты абстрактного управляющего графа (CFG) проступают в машинном коде.
Hardware Acceleration for Programs in SSA Form
https://pp.ipd.kit.edu/uploads/publikationen/mohr13cases.pdf
В современных компиляторах форму SSA стараются сохранять настолько долго, насколько возможно, включая и фазу распределения регистров. Тем не менее, в какой-то момент из формы SSA приходится выходить и выход это достаточно болезнен, поскольку требует формирования дополнительных машинных команд. Особенно это касается phi-инструкций, имитировать которые приходится с помощью команд, заменяющих параллельные копирования/перестановки регистровых значений. А если попробовать реализовать phi-инструкцию аппаратным образом? При этом вместо реального копирования часто можно обойтись перестановками, которые на аппаратном уровне заключаются в переименовании регистров. Здесь в ISA процессора появляются черты абстрактной phi-инструкции из формы SSA.
#ssa #isa
BasicBlocker: Redesigning ISAs to Eliminate Speculative-Execution Attacks
https://arxiv.org/pdf/2007.15919.pdf
В этой работе предлагается добавить к ISA процессора специальную команду, отмечающую начало линейного участка (basic block) с указанием его длины. Это нужно для предотвращения Spectre-подобных атак. Здесь мы видим, как черты абстрактного управляющего графа (CFG) проступают в машинном коде.
Hardware Acceleration for Programs in SSA Form
https://pp.ipd.kit.edu/uploads/publikationen/mohr13cases.pdf
В современных компиляторах форму SSA стараются сохранять настолько долго, насколько возможно, включая и фазу распределения регистров. Тем не менее, в какой-то момент из формы SSA приходится выходить и выход это достаточно болезнен, поскольку требует формирования дополнительных машинных команд. Особенно это касается phi-инструкций, имитировать которые приходится с помощью команд, заменяющих параллельные копирования/перестановки регистровых значений. А если попробовать реализовать phi-инструкцию аппаратным образом? При этом вместо реального копирования часто можно обойтись перестановками, которые на аппаратном уровне заключаются в переименовании регистров. Здесь в ISA процессора появляются черты абстрактной phi-инструкции из формы SSA.
#ssa #isa
Очередная работа от John Regehr со товарищи на тему супероптимизации.
Dataflow-based Pruning for Speeding up Superoptimization
https://www.cs.utah.edu/~regehr/dataflow-pruning.pdf
Заметно, как первая эйфория от полностью автоматического применения SMT-решателя и метода CEGIS уходит. Оказывается, для задач реалистичных размерностей все равно приходится придумывать если не полностью собственную процедуру поиска с учетом эвристик из предметной области, то хотя бы ее элементы -- иначе SMT-решателю справиться будет тяжело.
Ключевая идея авторов -- прежде чем передавать на вход SMT-решателю очередную программу-кандидат из пространства поиска, полезно эту недооформленную программу (описывающую целое семейство конкретных программ) проверить на соответствие спецификации с помощью абстрактной интерпретации (анализ потоков данных на предмет known bits, int. ranges и так далее). В том числе, на конкретных тестовых входах.
В завершающей части статьи есть краткий и полезный обзор современного положения дел в области синтеза программ.
#smt #analysis #synthesis
Dataflow-based Pruning for Speeding up Superoptimization
https://www.cs.utah.edu/~regehr/dataflow-pruning.pdf
Заметно, как первая эйфория от полностью автоматического применения SMT-решателя и метода CEGIS уходит. Оказывается, для задач реалистичных размерностей все равно приходится придумывать если не полностью собственную процедуру поиска с учетом эвристик из предметной области, то хотя бы ее элементы -- иначе SMT-решателю справиться будет тяжело.
Ключевая идея авторов -- прежде чем передавать на вход SMT-решателю очередную программу-кандидат из пространства поиска, полезно эту недооформленную программу (описывающую целое семейство конкретных программ) проверить на соответствие спецификации с помощью абстрактной интерпретации (анализ потоков данных на предмет known bits, int. ranges и так далее). В том числе, на конкретных тестовых входах.
В завершающей части статьи есть краткий и полезный обзор современного положения дел в области синтеза программ.
#smt #analysis #synthesis
(Это мой старый перечень, но интерес, как мне кажется, он все еще представляет) Ниже я хочу представить краткий список полновесных книг по специальным вопросам компиляции. Эти книги много дали лично мне. Надеюсь, они окажутся в соответствующий момент полезными и вам.
1. Automatic Algorithm Recognition and Replacement. A New Approach to Program Optimization (https://mitpress.mit.edu/books/automatic-algorithm-recognition-and-replacement?cr=reset).
Тема распознавания алгоритмов очень мало изучена. Но перспективы здесь самые впечатляющие. Оптимизации на уровне алгоритмов, автоматическое распараллеливание и проч. Весьма вдохновляющее чтение.
2. Reasoning About Program Transformations. Imperative Programming and Flow of Data. (https://www.springer.com/us/book/9780387953915).
Очень нетипичная книга по анализу и преобразованиям программ. Доходчиво написано, автор предмет понимает настолько глубоко, что не стесняется быть субъективным, оригинальным в изложении традиционной теории. Рассматривается в том числе полиэдральная модель программы.
3. Instruction Selection. Principles, Methods, and Applications. (https://www.springer.com/us/book/9783319340173).
Такого подробного, эницклопедического обзора подходов к выбору инструкций не хватало давно. Автор систематизировал различные приемы, использовал в изложении исторический контекст.
4. Partial Evaluation and Automatic Program Generation (https://www.itu.dk/~sestoft/pebook/).
В наше время все чаще на практике используются давние результаты Турчина, Футамуры, Ершова и других исследователей в области частичных вычислений/метапрограммирования. В какой-то момент, после прочтения очередной заметки в блоге с упоминанием проекций Футамуры (PyPy, Truffle и так далее), нелишне будет открыть и эту книгу, где подробно изложены все эти темы.
1. Automatic Algorithm Recognition and Replacement. A New Approach to Program Optimization (https://mitpress.mit.edu/books/automatic-algorithm-recognition-and-replacement?cr=reset).
Тема распознавания алгоритмов очень мало изучена. Но перспективы здесь самые впечатляющие. Оптимизации на уровне алгоритмов, автоматическое распараллеливание и проч. Весьма вдохновляющее чтение.
2. Reasoning About Program Transformations. Imperative Programming and Flow of Data. (https://www.springer.com/us/book/9780387953915).
Очень нетипичная книга по анализу и преобразованиям программ. Доходчиво написано, автор предмет понимает настолько глубоко, что не стесняется быть субъективным, оригинальным в изложении традиционной теории. Рассматривается в том числе полиэдральная модель программы.
3. Instruction Selection. Principles, Methods, and Applications. (https://www.springer.com/us/book/9783319340173).
Такого подробного, эницклопедического обзора подходов к выбору инструкций не хватало давно. Автор систематизировал различные приемы, использовал в изложении исторический контекст.
4. Partial Evaluation and Automatic Program Generation (https://www.itu.dk/~sestoft/pebook/).
В наше время все чаще на практике используются давние результаты Турчина, Футамуры, Ершова и других исследователей в области частичных вычислений/метапрограммирования. В какой-то момент, после прочтения очередной заметки в блоге с упоминанием проекций Футамуры (PyPy, Truffle и так далее), нелишне будет открыть и эту книгу, где подробно изложены все эти темы.
Классический редактор GNU Emacs в скором времени получит, наконец, нативный компилятор для своего языка расширений Emacs Lisp. Это уже третья попытка решить сопутствующие проблемы, но Andrea Corallo за последний год построил на базе libgccjit компилятор, показывающий достойный результат в пакете elisp-benchmarks. Уже сейчас компилятор готовится к вливанию в основную ветку репозитория GNU Emacs.
Презентация автора на Linux Plumbers Conference 2020:
http://akrl.sdf.org/Kludging_LPC_2020.pdf
Дневник разработки:
http://akrl.sdf.org/gccemacs.html
Обсуждение (в положительном ключе) состояния ветки репозитории:
https://debbugs.gnu.org/cgi/bugreport.cgi?bug=43725
Презентация автора на Linux Plumbers Conference 2020:
http://akrl.sdf.org/Kludging_LPC_2020.pdf
Дневник разработки:
http://akrl.sdf.org/gccemacs.html
Обсуждение (в положительном ключе) состояния ветки репозитории:
https://debbugs.gnu.org/cgi/bugreport.cgi?bug=43725
linear-scan-register-alloc-1999.pdf
225.4 KB
Распределение регистров - краеугольная задача любого порождающего машинный код компилятора. В работе Linear Scan Register Allocation (1999) был представлен один из двух популярнейших алгоритмов распределения регистров.
По сравнению с алгоритмами на основе раскраски графов алгоритм линейного сканирования отличается простотой в реализации, высокой скоростью работы самого алгоритма и эффективностью выходного кода. Авторы пишут, что даже простейший вариант алгоритма, представленный в публикации, порождает код, лишь немного уступающий в производительности алгоритмам на основе раскраски графов.
Благодаря своим свойствам алгоритм стал стандартным решением в динамических (just-in-time) и легковесных компиляторах.
Из известных компиляторов линейное сканирование используется, например, в luajit или Hotspot.
#history #registerallocation #linearscan
По сравнению с алгоритмами на основе раскраски графов алгоритм линейного сканирования отличается простотой в реализации, высокой скоростью работы самого алгоритма и эффективностью выходного кода. Авторы пишут, что даже простейший вариант алгоритма, представленный в публикации, порождает код, лишь немного уступающий в производительности алгоритмам на основе раскраски графов.
Благодаря своим свойствам алгоритм стал стандартным решением в динамических (just-in-time) и легковесных компиляторах.
Из известных компиляторов линейное сканирование используется, например, в luajit или Hotspot.
#history #registerallocation #linearscan
Популярный алгоритм распределения регистров линейным сканированием (Linear Scan Register Allocation, 1999) определен на живых интервалах (live intervals) и линейном списке инструкций. Построение и хранение списка интервалов в виде пар индексов инструкций занимает время и память, поэтому исследователи продолжали искать возможность не строить явно список интервалов.
Авторы Efficient Global Register Allocation (2020) предложили алгоритм из того же семейства, но определенный на графе потока исполнения (control flow graph). Ключевые идеи здесь две:
1. Список живых интервалов здесь отслеживаются неявно, на каждом из базовых блоков и инструкций внутри блоков.
2. Проход по отдельным инструкциям позволяет не только не строить в явном виде интервалы, но и высвобождать временно регистры внутри блоков, что решает проблему "пустот в живости" (liveness holes).
Алгоритм сравним по производительности порожденного кода с актуальными реализациями линейного сканирования, немного выигрывая в ресурсах на этапе компиляции. Из работы следует, что основное преимущество подхода заключается в возможностях специальных оптимизаций.
В настоящий момент этот вариант линейного сканирования используется при порождении регистрового байткода dex для виртуальной машины ART, используемый в Android.
https://arxiv.org/pdf/2011.05608.pdf
#registerallocation #linearscan #dex #art #android
Авторы Efficient Global Register Allocation (2020) предложили алгоритм из того же семейства, но определенный на графе потока исполнения (control flow graph). Ключевые идеи здесь две:
1. Список живых интервалов здесь отслеживаются неявно, на каждом из базовых блоков и инструкций внутри блоков.
2. Проход по отдельным инструкциям позволяет не только не строить в явном виде интервалы, но и высвобождать временно регистры внутри блоков, что решает проблему "пустот в живости" (liveness holes).
Алгоритм сравним по производительности порожденного кода с актуальными реализациями линейного сканирования, немного выигрывая в ресурсах на этапе компиляции. Из работы следует, что основное преимущество подхода заключается в возможностях специальных оптимизаций.
В настоящий момент этот вариант линейного сканирования используется при порождении регистрового байткода dex для виртуальной машины ART, используемый в Android.
https://arxiv.org/pdf/2011.05608.pdf
#registerallocation #linearscan #dex #art #android
https://www.jeffsmits.net/assets/articles/sle20-paper4.pdf
Gradually Typing Strategies
Статья рассказывает о применении популярной техники постепенной типизации (Gradual Typing) в необычной области -- к языку переписывания термов Stratego (который используется для "program normalization, type checkers, program analyses, code generators, and more"). Несмотря на отсутствие проверки типов в Stratego до сего момента, он тем не менее послужил для вдохновения авторов Haskell фреймворка SYB.
Использование Gradual Typing (постепенной типизации) мотивировано двумя факторами. Первый -- обратная совместимость, так как Stratego (в составе фреймворков Stratego/XT и Spoofax) используется в production-системах, разрабатываемых как в академии (researchr.org, conf.researchr.org, платформа онлайн-курсов TU Delft), так и в индустрии (где-то в недрах Oracle Labs). Второй -- высокая "динамичность" переписывания термов, которая в некоторых случаях используется (а кто-то скажет "эксплуатируется") для (временного) порождения нетипизируемых термов и превращения их обратно в типизируемые.
Дополнительно задача осложняется наличием в Stratego правил переписывания "высшего порядка" (называемых "стратегиями переписывания"), принимающих и применяющих другие правила переписывания (или стратегии). Отсюда возникает понятие Type-Preserving стратегий, реализующее ограниченную форму Higher-Kinded Types.
Кроме того, авторы применяют механизм "прозрачных" во время исполнения прокси-типов для того чтобы избежать накапливания лишних динамических преобразований типов при передаче правил переписывания из статически-типизированных стратегий в динамически-типизированные и обратно.
Проверка полученной системы типов на существующем проекте (учебный ассемблер для Java-байткода) продемонстрировала два достаточно ожидаемых результата: а) корректный динамический код написан так как если бы был статически типизирован, поэтому его легко аннотировать явными типами и почти не приходится при этом рефакторить; б) плохо протестированный динамический код содержит ошибки, которые легко обнаруживаются тайп-чекером (например, возврат списка вместо элемента — классика, сам на таком попадался).
#stratego #spoofax #gradual #types
Gradually Typing Strategies
Статья рассказывает о применении популярной техники постепенной типизации (Gradual Typing) в необычной области -- к языку переписывания термов Stratego (который используется для "program normalization, type checkers, program analyses, code generators, and more"). Несмотря на отсутствие проверки типов в Stratego до сего момента, он тем не менее послужил для вдохновения авторов Haskell фреймворка SYB.
Использование Gradual Typing (постепенной типизации) мотивировано двумя факторами. Первый -- обратная совместимость, так как Stratego (в составе фреймворков Stratego/XT и Spoofax) используется в production-системах, разрабатываемых как в академии (researchr.org, conf.researchr.org, платформа онлайн-курсов TU Delft), так и в индустрии (где-то в недрах Oracle Labs). Второй -- высокая "динамичность" переписывания термов, которая в некоторых случаях используется (а кто-то скажет "эксплуатируется") для (временного) порождения нетипизируемых термов и превращения их обратно в типизируемые.
Дополнительно задача осложняется наличием в Stratego правил переписывания "высшего порядка" (называемых "стратегиями переписывания"), принимающих и применяющих другие правила переписывания (или стратегии). Отсюда возникает понятие Type-Preserving стратегий, реализующее ограниченную форму Higher-Kinded Types.
Кроме того, авторы применяют механизм "прозрачных" во время исполнения прокси-типов для того чтобы избежать накапливания лишних динамических преобразований типов при передаче правил переписывания из статически-типизированных стратегий в динамически-типизированные и обратно.
Проверка полученной системы типов на существующем проекте (учебный ассемблер для Java-байткода) продемонстрировала два достаточно ожидаемых результата: а) корректный динамический код написан так как если бы был статически типизирован, поэтому его легко аннотировать явными типами и почти не приходится при этом рефакторить; б) плохо протестированный динамический код содержит ошибки, которые легко обнаруживаются тайп-чекером (например, возврат списка вместо элемента — классика, сам на таком попадался).
#stratego #spoofax #gradual #types
В среде компиляторщиков можно встретить утверждения в духе "SSA это функциональное программирование" и "в теории нет разницы между phi-функциями и базовыми блоками с параметрами". С инженерной же точки зрения различия, все-таки, имеются. В заметке ниже показан пример этих различий со сравнением императивного и функционального подходов к разработке компилятора:
http://blog.ezyang.com/2020/10/the-hidden-problem-with-basic-block-procedures-in-ssa/
Добавлю, что нельзя сказать, что одно из этих представлений в общем случае лучше, чем другое, с точки зрения вариантов проводимого анализа (см. также https://news.ycombinator.com/item?id=24872752 ). Но, в целом, можно отметить тенденцию использования базовых блоков с параметрами в высокоуровневых IR и для межпроцедурных преобразований, а phi-функций -- в низкоуровневых представлениях (вплоть до реализации мультиплексоров в описании генерируемой цифровой схемы).
#ssa
http://blog.ezyang.com/2020/10/the-hidden-problem-with-basic-block-procedures-in-ssa/
Добавлю, что нельзя сказать, что одно из этих представлений в общем случае лучше, чем другое, с точки зрения вариантов проводимого анализа (см. также https://news.ycombinator.com/item?id=24872752 ). Но, в целом, можно отметить тенденцию использования базовых блоков с параметрами в высокоуровневых IR и для межпроцедурных преобразований, а phi-функций -- в низкоуровневых представлениях (вплоть до реализации мультиплексоров в описании генерируемой цифровой схемы).
#ssa
Работа Strategic Tree Rewriting in Attribute Grammars заслуживает внимания попыткой объединения стратегического переписывания термов с атрибутными грамматиками.
https://www-users.cs.umn.edu/~evw/pubs/kramer20sle/kramer20sle.pdf
В последнее время интерес к забытым когда-то атрибутным грамматикам (АГ), похоже, вновь возрастает. Напомню, что АГ, формализованные Д. Кнутом еще в 1968 году, позволяют элегантным образом описывать задачи (статической) семантики и не сводятся только лишь к семантическим действиям какого-нибудь YACC. В случае АГ у нас, в общем случае, имеются как синтезированные, так и унаследованные атрибуты, позволяющие учесть контекст (это может быть, к примеру, таблица имен) при семантических вычислениях. Сами же вычисления могут производиться на графе, по готовности аргументов-атрибутов.
Существует ряд современных систем быстрого прототипирования DSL-компиляторов с использованием АГ, это, в частности, JastAdd, Kiama и Silver. В рассматриваемой статье система Silver (http://melt.cs.umn.edu/silver/ ) используется для реализации стратегий в виде атрибутов высшего порядка. Зачем это нужно? Дело в том, что на уровне стратегического переписывания тяжело работать с контекстной информацией. К примеру, классический подход от E. Visser предполагает динамическое создание правил в зависимости от контекста, что не назовешь элегантным решением. На уровне атрибутов с контекстом работать значительно удобнее, в то время, как преобразования программ выразительнее осуществляются с использованием стратегий.
В статье демонстрируется ряд примеров использования такого "смешанного" подхода, среди которых: оптимизация регулярных выражений на основе производных Бржозовского и нормализация for-цикла для Halide-подобного языка. Сложно сказать, насколько предложенный подход окажется успешным, но сама по себе система Silver в любом случае представляет интерес [1].
1. Язык AbleC (расширение C11): http://melt.cs.umn.edu/ableC/
#semantics #ag #dsl #stratego
https://www-users.cs.umn.edu/~evw/pubs/kramer20sle/kramer20sle.pdf
В последнее время интерес к забытым когда-то атрибутным грамматикам (АГ), похоже, вновь возрастает. Напомню, что АГ, формализованные Д. Кнутом еще в 1968 году, позволяют элегантным образом описывать задачи (статической) семантики и не сводятся только лишь к семантическим действиям какого-нибудь YACC. В случае АГ у нас, в общем случае, имеются как синтезированные, так и унаследованные атрибуты, позволяющие учесть контекст (это может быть, к примеру, таблица имен) при семантических вычислениях. Сами же вычисления могут производиться на графе, по готовности аргументов-атрибутов.
Существует ряд современных систем быстрого прототипирования DSL-компиляторов с использованием АГ, это, в частности, JastAdd, Kiama и Silver. В рассматриваемой статье система Silver (http://melt.cs.umn.edu/silver/ ) используется для реализации стратегий в виде атрибутов высшего порядка. Зачем это нужно? Дело в том, что на уровне стратегического переписывания тяжело работать с контекстной информацией. К примеру, классический подход от E. Visser предполагает динамическое создание правил в зависимости от контекста, что не назовешь элегантным решением. На уровне атрибутов с контекстом работать значительно удобнее, в то время, как преобразования программ выразительнее осуществляются с использованием стратегий.
В статье демонстрируется ряд примеров использования такого "смешанного" подхода, среди которых: оптимизация регулярных выражений на основе производных Бржозовского и нормализация for-цикла для Halide-подобного языка. Сложно сказать, насколько предложенный подход окажется успешным, но сама по себе система Silver в любом случае представляет интерес [1].
1. Язык AbleC (расширение C11): http://melt.cs.umn.edu/ableC/
#semantics #ag #dsl #stratego
Поздравляю читателей PLComp с предстоящими праздниками! Подведу некоторые итоги этого года.
1. Выход очередного, четвертого тома HOPL. https://www.tg-me.com/plcomp/6
Замечательное, увлекательное чтение для всех, кто интересуется историей разработки ЯП.
2. Развитие подхода E-Graphs для создания систем оптимизации и синтеза программ. https://www.tg-me.com/plcomp/8
Именно в этом году появились доступные реализации E-Graphs, в том числе и учебные. Следует ожидать постепенного внедрения подхода в компиляторы.
3. Практические применения SyGuS (синтаксически-управляемый синтез программ) в компиляторах.
Для BPF (https://www.tg-me.com/plcomp/51), для сетевых процессоров (https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3387514.3405852) и для DSP (https://www.cs.utexas.edu/~bornholt/papers/diospyros-lctes20.pdf ).
В будущем году, надеюсь, мы в PLComp также сможем оперативно реагировать на основные события в компиляторной/языковой тематике. Пока же предлагаю "заглянуть в будущее", посмотреть на работы предстоящих конференций.
1. ASPLOS 2021. https://asplos-conference.org/papers/
2. POPL 2021. https://popl21.sigplan.org/program/program-POPL-2021
3. CGO 2021. https://conf.researchr.org/info/cgo-2021/accepted-papers
#conf
1. Выход очередного, четвертого тома HOPL. https://www.tg-me.com/plcomp/6
Замечательное, увлекательное чтение для всех, кто интересуется историей разработки ЯП.
2. Развитие подхода E-Graphs для создания систем оптимизации и синтеза программ. https://www.tg-me.com/plcomp/8
Именно в этом году появились доступные реализации E-Graphs, в том числе и учебные. Следует ожидать постепенного внедрения подхода в компиляторы.
3. Практические применения SyGuS (синтаксически-управляемый синтез программ) в компиляторах.
Для BPF (https://www.tg-me.com/plcomp/51), для сетевых процессоров (https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3387514.3405852) и для DSP (https://www.cs.utexas.edu/~bornholt/papers/diospyros-lctes20.pdf ).
В будущем году, надеюсь, мы в PLComp также сможем оперативно реагировать на основные события в компиляторной/языковой тематике. Пока же предлагаю "заглянуть в будущее", посмотреть на работы предстоящих конференций.
1. ASPLOS 2021. https://asplos-conference.org/papers/
2. POPL 2021. https://popl21.sigplan.org/program/program-POPL-2021
3. CGO 2021. https://conf.researchr.org/info/cgo-2021/accepted-papers
#conf
Размещение сотен промежуточных значений современных программ в десятках регистров типичных процессоров - одна из первых проблем, с которой столкнулись разработчики языков высокого яровня. Со временем было показано, что в общем случае задача распределения регистров является NP-полной, что предполагает множество эвристических и частичных решений.
"A survey on register allocation" - обзор темы РР на 2008 год с пояснением ключевой терминологи и перечислением наиболее эффективных подходов к проблеме.
Много внимания уделяется вариантам алгоритмов раскраски графа, линейного сканирования (linear scan) и перспективным на момент написания статьи альтернативным подходам (целочисленное линейное программирование, multi-commodity flow problem и др.).
В 2008 году все крупные компиляторы перешли к использованию внутренних представляний со статически однократным присваиванием (SSA). Поэтому естественно, что половина обзора посвящена рассмотрению полезных в РР свойств популярнейшего представления и адаптации ключевых алгоритмов к нему.
Интересно, что в обзоре почти не упоминаются легковесное локальное (внутри базовых блоков) РР и тяжелое точное РР; рассматриваются прежде всего популярные в больших промышленных компиляторах решения.
Материал написан доступно и явно ориентирован на введение в курс дела старшекурсников или аспирантов; автор не только разбирается в материале, но и умеет его донести.
#registerallocation #survey
http://compilers.cs.ucla.edu/fernando/publications/drafts/survey.pdf
"A survey on register allocation" - обзор темы РР на 2008 год с пояснением ключевой терминологи и перечислением наиболее эффективных подходов к проблеме.
Много внимания уделяется вариантам алгоритмов раскраски графа, линейного сканирования (linear scan) и перспективным на момент написания статьи альтернативным подходам (целочисленное линейное программирование, multi-commodity flow problem и др.).
В 2008 году все крупные компиляторы перешли к использованию внутренних представляний со статически однократным присваиванием (SSA). Поэтому естественно, что половина обзора посвящена рассмотрению полезных в РР свойств популярнейшего представления и адаптации ключевых алгоритмов к нему.
Интересно, что в обзоре почти не упоминаются легковесное локальное (внутри базовых блоков) РР и тяжелое точное РР; рассматриваются прежде всего популярные в больших промышленных компиляторах решения.
Материал написан доступно и явно ориентирован на введение в курс дела старшекурсников или аспирантов; автор не только разбирается в материале, но и умеет его донести.
#registerallocation #survey
http://compilers.cs.ucla.edu/fernando/publications/drafts/survey.pdf
И мой комментарий к комментарию https://www.tg-me.com/plcomp/64 по "A Survey on Register Allocation".
Статья-обзор по алгоритмам распределения регистров. Автор старается простыми словами объяснить на ходу базовую терминологию, чтобы читателю не пришлось на каждом шагу сверяться с другими источниками. В этом смысле содержание обзора можно было бы назвать доходчивым. Но, казалось бы, это не большое достижение -- на тему распределения регистров есть разделы в известных учебниках, а проект LLVM, кажется, вообще закрыл эту тему для компиляторщиков, мол, бери готовое и не думай, как оно устроено.
А теперь перейду к сути. Fernando M Q Pereira, автор рассматриваемого обзора, один из признанных современных специалистов в области распределения регистров. F.M.Q. — автор передового алгоритма Puzzle Solving и даже имеет патент на него. Что касается самого обзора, то это, на мой взгляд, обязательное чтение для компиляторщика-профессионала, которого интересуют вопросы порождения целевого кода, особенно для нетрадиционных, неортогональных архитектур. И при всей своей внешней доходчивости это нелегкое чтение, требующее серьезной квалификации.
В обзоре рассматриваются как классические подходы, так и подходы передовые, специализированные. Передовые настолько, что в реализации LLVM вы их не встретите. Речь, например, о распределении регистров прямо в форме SSA, а также о более экзотических техниках, в духе PBQP.
Важно, что перед нами действительно научный обзор, поэтому автор не скупится на изложение важных теоретических результатов. На этот счет, в частности, есть очень ценный, заключительный раздел по NP-полным (современным!) результатам из области распределения регистров.
#registerallocation
Статья-обзор по алгоритмам распределения регистров. Автор старается простыми словами объяснить на ходу базовую терминологию, чтобы читателю не пришлось на каждом шагу сверяться с другими источниками. В этом смысле содержание обзора можно было бы назвать доходчивым. Но, казалось бы, это не большое достижение -- на тему распределения регистров есть разделы в известных учебниках, а проект LLVM, кажется, вообще закрыл эту тему для компиляторщиков, мол, бери готовое и не думай, как оно устроено.
А теперь перейду к сути. Fernando M Q Pereira, автор рассматриваемого обзора, один из признанных современных специалистов в области распределения регистров. F.M.Q. — автор передового алгоритма Puzzle Solving и даже имеет патент на него. Что касается самого обзора, то это, на мой взгляд, обязательное чтение для компиляторщика-профессионала, которого интересуют вопросы порождения целевого кода, особенно для нетрадиционных, неортогональных архитектур. И при всей своей внешней доходчивости это нелегкое чтение, требующее серьезной квалификации.
В обзоре рассматриваются как классические подходы, так и подходы передовые, специализированные. Передовые настолько, что в реализации LLVM вы их не встретите. Речь, например, о распределении регистров прямо в форме SSA, а также о более экзотических техниках, в духе PBQP.
Важно, что перед нами действительно научный обзор, поэтому автор не скупится на изложение важных теоретических результатов. На этот счет, в частности, есть очень ценный, заключительный раздел по NP-полным (современным!) результатам из области распределения регистров.
#registerallocation
Telegram
PLComp
Размещение сотен промежуточных значений современных программ в десятках регистров типичных процессоров - одна из первых проблем, с которой столкнулись разработчики языков высокого яровня. Со временем было показано, что в общем случае задача распределения…
Next-gen Haskell Compilation Techniques
На мой взгляд, презентация интересна будет многим компиляторщикам. Автор приводит массу академических ссылок. В целом, речь идет о проблематике организации архитектуры современного компилятора. Мне, например, очень понравилась идея с использованием Datalog, которая дополнительно себя оправдала и с точки зрения производительности статического анализа.
https://docs.google.com/presentation/u/0/d/1g_-bHgeD7lV4AYybnvjgkWa9GKuP6QFUyd26zpqXssQ/mobilepresent
#ghc #grin
На мой взгляд, презентация интересна будет многим компиляторщикам. Автор приводит массу академических ссылок. В целом, речь идет о проблематике организации архитектуры современного компилятора. Мне, например, очень понравилась идея с использованием Datalog, которая дополнительно себя оправдала и с точки зрения производительности статического анализа.
https://docs.google.com/presentation/u/0/d/1g_-bHgeD7lV4AYybnvjgkWa9GKuP6QFUyd26zpqXssQ/mobilepresent
#ghc #grin
Самый ранний и задавший главные направления исследований в области компиляторов проект это, безусловно, оптимизирующий компилятор языка Fortran I. Работы над ним велись в середине 1950-х и примененные в компиляторе техники устарели, но, например, остроумный механизм распределения регистров продержался в Fortran еще много лет.
Распределение регистров в Фортране 1 проводится в два этапа. На вход первого этапа поступает список инструкций, использующих неограниченное число символьных регистров. Список разбивается на базовые блоки, то есть строится граф потока исполнения. При этом во всех ветвлениях (IF, вычисляемых GOTO) программисты на языке должны были сами (!) расставить вероятность перехода по каждой из ветвей. Вероятности впоследствии используются для моделирования частоты базовых блоков метдом Монте-Карло.
Во втором этапе, начиная от самого "горячего" из оставшихся необработанных блоков, строится регион, внутри которого будет проводится распределение регистров. Регион расширяется самым горячим из соседних базовых блоков до тех пор, пока не упирается в другие регионы или начало/конец графа. Специальным образом обрабатывается закольцованные регионы, то есть циклы.
Само выделение регистров происходит внутри каждого такого региона; при необходимости вытесняются регистры, наименее востребованные в оставшейся части региона (например, мертвые).
Материалы для интересующихся историей компиляторов:
https://www.cs.fsu.edu/~lacher/courses/COT4401/notes/cise_v2_i1/fortran.pdf - краткий современный обзор компилятора
http://archive.computerhistory.org/resources/text/Fortran/102663113.05.01.acc.pdf - оригинальная публикация 1957-го года.
#history #fortran #registerallocation
Распределение регистров в Фортране 1 проводится в два этапа. На вход первого этапа поступает список инструкций, использующих неограниченное число символьных регистров. Список разбивается на базовые блоки, то есть строится граф потока исполнения. При этом во всех ветвлениях (IF, вычисляемых GOTO) программисты на языке должны были сами (!) расставить вероятность перехода по каждой из ветвей. Вероятности впоследствии используются для моделирования частоты базовых блоков метдом Монте-Карло.
Во втором этапе, начиная от самого "горячего" из оставшихся необработанных блоков, строится регион, внутри которого будет проводится распределение регистров. Регион расширяется самым горячим из соседних базовых блоков до тех пор, пока не упирается в другие регионы или начало/конец графа. Специальным образом обрабатывается закольцованные регионы, то есть циклы.
Само выделение регистров происходит внутри каждого такого региона; при необходимости вытесняются регистры, наименее востребованные в оставшейся части региона (например, мертвые).
Материалы для интересующихся историей компиляторов:
https://www.cs.fsu.edu/~lacher/courses/COT4401/notes/cise_v2_i1/fortran.pdf - краткий современный обзор компилятора
http://archive.computerhistory.org/resources/text/Fortran/102663113.05.01.acc.pdf - оригинальная публикация 1957-го года.
#history #fortran #registerallocation
Некоторые разработки получают известность не в силу новаторских решений, а благодаря качественной инженерной работе и удобной сопроводительной документации. Пример - портативный компилятор lcc, ставший прообразом 8cc, chibicc, tcc и других свободно доступных небольших компиляторов.
Разработчики lcc задались целью сделать не просто полноценный компилятор языка Си, но еще и подробно документированный: проект написан в стиле "литературного программирования" Д.Кнута, когда код интегрирован в документацию (а не наоборот).
Более того, из такого "художественного" исходного кода можно собрать полноценную книгу, изданную под названием A Retargetable C Compiler: Design and Implementation. Вместе с книгой для разъяснения ключевых технических решений авторы опубликовали статьи, посвященные, например, распределению регистров и порождению кода.
lcc можно отнести к промежуточному варианту между простыми компиляторами, описываемыми в популярных книгах для программистов, и серьезными оптимизирующими компиляторами. Здесь есть внутреннее представление (лес ациклических графов внутри базовых блоков графа потока исполнения), используются отдельные популярные оптимизации.
Характерное для компилятора решение - распределение регистров. Оно локальное и восходящее, то есть проводится внутри базового блока проходом по списку инструкций. Регистры один за другим выделяются под значения до тех пор, пока не приходится искать значение для вытеснения в память. Вытесняются те значения, следующее использование которых в списке инструкций находится дальше всего.
В результате компилятор был портирован на множество платформ, стал основой для бесчисленных форков и даже использовался для скриптования популярного игрового движка id Tech 3 (см. Quake 3 Arena) компании idSoftware.
https://en.wikipedia.org/wiki/LCC_(compiler)
https://github.com/drh/lcc
https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.57.2519&rep=rep1&type=pdf
https://en.wikipedia.org/wiki/Id_Tech_3
#lcc #history #registerallocation
Разработчики lcc задались целью сделать не просто полноценный компилятор языка Си, но еще и подробно документированный: проект написан в стиле "литературного программирования" Д.Кнута, когда код интегрирован в документацию (а не наоборот).
Более того, из такого "художественного" исходного кода можно собрать полноценную книгу, изданную под названием A Retargetable C Compiler: Design and Implementation. Вместе с книгой для разъяснения ключевых технических решений авторы опубликовали статьи, посвященные, например, распределению регистров и порождению кода.
lcc можно отнести к промежуточному варианту между простыми компиляторами, описываемыми в популярных книгах для программистов, и серьезными оптимизирующими компиляторами. Здесь есть внутреннее представление (лес ациклических графов внутри базовых блоков графа потока исполнения), используются отдельные популярные оптимизации.
Характерное для компилятора решение - распределение регистров. Оно локальное и восходящее, то есть проводится внутри базового блока проходом по списку инструкций. Регистры один за другим выделяются под значения до тех пор, пока не приходится искать значение для вытеснения в память. Вытесняются те значения, следующее использование которых в списке инструкций находится дальше всего.
В результате компилятор был портирован на множество платформ, стал основой для бесчисленных форков и даже использовался для скриптования популярного игрового движка id Tech 3 (см. Quake 3 Arena) компании idSoftware.
https://en.wikipedia.org/wiki/LCC_(compiler)
https://github.com/drh/lcc
https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.57.2519&rep=rep1&type=pdf
https://en.wikipedia.org/wiki/Id_Tech_3
#lcc #history #registerallocation
Wikipedia
LCC (compiler)
C compiler
BLISS - один из самых ранних портативных языков для системного программирования, первая версия которого (BLISS-10) была выпущена для PDP-10 еще в 1970-ом году. Наиболее широкое применение язык нашел во внутренних разработках компании DEC, где на BLISS вплоть до 90-х создавались компиляторы, операционные системы и низкоуровневые утилиты.
Но прославился этот язык благодаря версии для PDP-11, вышедшей в 1975 году. Компилятор BLISS-11 был на голову выше конкурентов вроде ранних компиляторов C и поражал воображение разработчиков ("we'd sit and chuckle at what it had done"). Реализацию описывали несколько диссертаций (одна из них - за авторством будущего основателя Adobe) и книга. Пример инновационности BLISS-11 - анализ жизни переменных в применении к глобальному распределению регистров.
Книга описывает собственный подход к анализу областей жизни переменных (потому что "no truly satisfactory solution exists in the literature"). Найденные области обозначались каждая двумя координатами в двухмерном пространстве. Координаты задавали вершины прямоугольников. Если области-прямоугольники времени жизни переменных пересекались, то такие области не должны были оказываться в одном регистре.
Каждая переменная получала рейтинг на основе расположения в коде (напр. глубины вложения циклов) и размера области жизни (меньше - лучше). Переменные сортировались по рейтингу, и за один проход одна за другой сопоставлялись с регистрами, если только при этом не случалось пересечения с уже сопоставленными с регистром переменными.
Позже эта проблема была сведена к NP-сложной задаче об упаковке в контейнеры; и в следующих версиях BLISS разработчики развили подход в семейство алгоритмов binpacking, к которым относится и популярный алгоритм линейного сканирования.
С закатом DEC зашла и звезда BLISS. Но в истории компиляторов реализация языка оставила значимый след: книга The Design of an Optimizing Compiler (1975) стала классикой, и без BLISS любое обсуждение истории компиляторов будет неполным.
Wulf, W.A., 1975. The design of an optimizing compiler.
Brender, Ronald F. 2002. The BLISS programming language: a history
#bliss #registerallocation #history
Но прославился этот язык благодаря версии для PDP-11, вышедшей в 1975 году. Компилятор BLISS-11 был на голову выше конкурентов вроде ранних компиляторов C и поражал воображение разработчиков ("we'd sit and chuckle at what it had done"). Реализацию описывали несколько диссертаций (одна из них - за авторством будущего основателя Adobe) и книга. Пример инновационности BLISS-11 - анализ жизни переменных в применении к глобальному распределению регистров.
Книга описывает собственный подход к анализу областей жизни переменных (потому что "no truly satisfactory solution exists in the literature"). Найденные области обозначались каждая двумя координатами в двухмерном пространстве. Координаты задавали вершины прямоугольников. Если области-прямоугольники времени жизни переменных пересекались, то такие области не должны были оказываться в одном регистре.
Каждая переменная получала рейтинг на основе расположения в коде (напр. глубины вложения циклов) и размера области жизни (меньше - лучше). Переменные сортировались по рейтингу, и за один проход одна за другой сопоставлялись с регистрами, если только при этом не случалось пересечения с уже сопоставленными с регистром переменными.
Позже эта проблема была сведена к NP-сложной задаче об упаковке в контейнеры; и в следующих версиях BLISS разработчики развили подход в семейство алгоритмов binpacking, к которым относится и популярный алгоритм линейного сканирования.
С закатом DEC зашла и звезда BLISS. Но в истории компиляторов реализация языка оставила значимый след: книга The Design of an Optimizing Compiler (1975) стала классикой, и без BLISS любое обсуждение истории компиляторов будет неполным.
Wulf, W.A., 1975. The design of an optimizing compiler.
Brender, Ronald F. 2002. The BLISS programming language: a history
#bliss #registerallocation #history
Распределение регистров - одна из старейших проблем построения компиляторов, первые работы по которой появились еще в 50-ые годы прошлого века. Как и в других NP-полных задачах недостатка в эвристических решениях нет. Тем не менее, в последние десятилетия разработчики все чаще используют один из двух глобальных подходов: линейное сканирование в динамических (JIT) компиляторах и раскраску графа в статических (AOT) компиляторах.
В своей диссертации Йозеф Эйсель (Josef Eisl) предлагает новый субглобальный подход к распределению регистров в динамических компиляторах, имеющий в основе следующие наблюдения:
1. Глобальные методы тратят много времени на редко исполняемый (холодный) код.
2. В современных динамически компилируемых языках после агрессивного встраивания функций (inline) появляются большие функции, где много холодного кода.
3. Крупные функции при глобальном охвате занимают много времени.
Выходит, что если сконцентрировать внимание алгоритма на горячих участках в ущерб холодным, то можно за то же время найти эффективное (или даже оптимальное!) распределение на отдельных важных участках кода.
В качестве важных участков Эйсель выбрал непересекающиеся последовательности базовых блоков - трассы (traces). Каждая трасса в зависимости от популярности получает свою политику распределения - быструю и неэффективную, долгую и эффективную, компромиссную или даже специализированную.
Интересно, что схожий подход уже применялся в трассирующих jit-компиляторах, но там трассы компилировались целиком, тогда как у Эйселя трассы выделяются только для распределения регистров.
Эйсель в сотрудничестве с Oracle реализовал подход в GraalVM, нового jit-компилятора для JVM, где тот показал сравнимую с актуальными версиями линейного сканирования производительность порожденного кода при меньшем времени РР. При этом распределение на трассах позволяет искать баланс между временем компиляции и производительностью распределения, а также открывает возможности для параллельной работы над трассами.
В настоящий момент код по умолчанию выключен, но доступен в Java версий от 10 и новее через опции
https://ssw.jku.at/General/Staff/Eisl/papers/phdthesis.pdf
#registerallocation #trace #graalvm #jvm
В своей диссертации Йозеф Эйсель (Josef Eisl) предлагает новый субглобальный подход к распределению регистров в динамических компиляторах, имеющий в основе следующие наблюдения:
1. Глобальные методы тратят много времени на редко исполняемый (холодный) код.
2. В современных динамически компилируемых языках после агрессивного встраивания функций (inline) появляются большие функции, где много холодного кода.
3. Крупные функции при глобальном охвате занимают много времени.
Выходит, что если сконцентрировать внимание алгоритма на горячих участках в ущерб холодным, то можно за то же время найти эффективное (или даже оптимальное!) распределение на отдельных важных участках кода.
В качестве важных участков Эйсель выбрал непересекающиеся последовательности базовых блоков - трассы (traces). Каждая трасса в зависимости от популярности получает свою политику распределения - быструю и неэффективную, долгую и эффективную, компромиссную или даже специализированную.
Интересно, что схожий подход уже применялся в трассирующих jit-компиляторах, но там трассы компилировались целиком, тогда как у Эйселя трассы выделяются только для распределения регистров.
Эйсель в сотрудничестве с Oracle реализовал подход в GraalVM, нового jit-компилятора для JVM, где тот показал сравнимую с актуальными версиями линейного сканирования производительность порожденного кода при меньшем времени РР. При этом распределение на трассах позволяет искать баланс между временем компиляции и производительностью распределения, а также открывает возможности для параллельной работы над трассами.
В настоящий момент код по умолчанию выключен, но доступен в Java версий от 10 и новее через опции
java -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseJVMCICompiler -Dgraal.TraceRA=true.
https://ssw.jku.at/General/Staff/Eisl/papers/phdthesis.pdf
#registerallocation #trace #graalvm #jvm
На Хабре несколько дней назад появилась статья, популярно поясняющая знаменитую технику реализации языка Scheme - Cheney on the M.T.A. Статья излагает историю названия и объясняет работу остроумного подхода к сборке мусора.
Исходный код Scheme здесь сначала должен быть преобразован в представление с продолжениями (см., например, книгу Compiling with Continuations). Функции этого представления один к одному компилируются в функции на языке C. Многочисленные временные значения, характерные для Scheme, сначала размещаются на стеке вызовов C. Во время работы программы стек вызовов функций C будет расти, так как при компиляции с продолжениями функции не возвращаются к точке исходного вызова.
При превышении допустимого размера стек сбрасывается вызовом longjmp. Размер проверяется, например, через численное значение адреса временной переменной. Перед сбросом живые значения из стека перемещаются в кучу для зачистки алгоритмом Чейни, мертвые же значения отбрасываются автоматически.
Техника сильно упрощает компиляцию Scheme в C (например, рекурсивные вызовы и их оптимизацию, легко выражаются продолжения), из-за чего ее используют минимум два популярных компилятора: Cyclone и Chicken.
Статья на Хабре: https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/540502/
Подробности реализации техники от разработчика Chicken Scheme:
https://www.more-magic.net/posts/internals-gc.html
Реализация Cyclone: https://justinethier.github.io/cyclone/docs/Garbage-Collector
Оригинальная публикация по Cheney on the MTA: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download;jsessionid=3A988CF024FE807165D1CFA957445BC8?doi=10.1.1.54.7143&rep=rep1&type=pdf
Алгоритм сборки мусора Чейни: https://people.cs.umass.edu/~emery/classes/cmpsci691s-fall2004/papers/p677-cheney.pdf
Компиляторы, использующий другие подходы к компиляции в язык C:
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.50.8424&rep=rep1&type=pdf - Bigloo - компилятор Scheme и Standard ML
https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.48.8788&rep=rep1&type=pdf - Gambit - компилятор Scheme
#garbagecollection #scheme
Исходный код Scheme здесь сначала должен быть преобразован в представление с продолжениями (см., например, книгу Compiling with Continuations). Функции этого представления один к одному компилируются в функции на языке C. Многочисленные временные значения, характерные для Scheme, сначала размещаются на стеке вызовов C. Во время работы программы стек вызовов функций C будет расти, так как при компиляции с продолжениями функции не возвращаются к точке исходного вызова.
При превышении допустимого размера стек сбрасывается вызовом longjmp. Размер проверяется, например, через численное значение адреса временной переменной. Перед сбросом живые значения из стека перемещаются в кучу для зачистки алгоритмом Чейни, мертвые же значения отбрасываются автоматически.
Техника сильно упрощает компиляцию Scheme в C (например, рекурсивные вызовы и их оптимизацию, легко выражаются продолжения), из-за чего ее используют минимум два популярных компилятора: Cyclone и Chicken.
Статья на Хабре: https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/540502/
Подробности реализации техники от разработчика Chicken Scheme:
https://www.more-magic.net/posts/internals-gc.html
Реализация Cyclone: https://justinethier.github.io/cyclone/docs/Garbage-Collector
Оригинальная публикация по Cheney on the MTA: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download;jsessionid=3A988CF024FE807165D1CFA957445BC8?doi=10.1.1.54.7143&rep=rep1&type=pdf
Алгоритм сборки мусора Чейни: https://people.cs.umass.edu/~emery/classes/cmpsci691s-fall2004/papers/p677-cheney.pdf
Компиляторы, использующий другие подходы к компиляции в язык C:
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.50.8424&rep=rep1&type=pdf - Bigloo - компилятор Scheme и Standard ML
https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.48.8788&rep=rep1&type=pdf - Gambit - компилятор Scheme
#garbagecollection #scheme
https://grosskurth.ca/bib/1997/cardelli.pdf
"Program Fragments, Linking, and Modularization" Luca Cardelli.
Статья поднимает вопрос корректности раздельной компиляции и линковки, и потому — я считаю — обязательна к прочтению для всех авторов языков программирования! 😃
Уже во введении на простейшем примере создания воображаемой программы, состоящей всего из двух модулей, разрабатываемых независимо, автор иллюстрирует, наверное, все проблемы, при этом возникающие. Между делом Карделли упоминает публичные репозитории артефактов (типа Maven Central или Nuget. Напомню, что статья опубликована в 1996 году!). Многие из обозначенных проблем линковки раздельно скомпилированных модулей до сих пор не решены ни в мейнстримных, ни в исследовательских языках.
В качестве основного результата Карделли предлагает, вероятно, первую формальную модель раздельной компиляции и последующей линковки, позволяющую строго рассмотреть вопрос о корректности этих процессов. Корректность в этом смысле приведённой простейшей системы модулей для просто типизированного лямбда-исчисления (в качестве модельного языка) формально доказывается. Автор, конечно же, указывает на необходимость расширения модели как в сторону более развитых языков (параметрический полиморфизм, ООП), так и в сторону более сложных систем модулей (параметризованные модули, "функторы" в духе Standard ML, первоклассные модули). Существуют ли такие работы, непосредственно продолжающие это исследование, мне не известно.
Однако, в качестве related work и дальнейшего чтения могу указать на работы по формализации (и доказательству корректности) раздельной компиляции для языка C в рамках проекта CompCert.
#separatecompilation #linking #modules #stlc
"Program Fragments, Linking, and Modularization" Luca Cardelli.
Статья поднимает вопрос корректности раздельной компиляции и линковки, и потому — я считаю — обязательна к прочтению для всех авторов языков программирования! 😃
Уже во введении на простейшем примере создания воображаемой программы, состоящей всего из двух модулей, разрабатываемых независимо, автор иллюстрирует, наверное, все проблемы, при этом возникающие. Между делом Карделли упоминает публичные репозитории артефактов (типа Maven Central или Nuget. Напомню, что статья опубликована в 1996 году!). Многие из обозначенных проблем линковки раздельно скомпилированных модулей до сих пор не решены ни в мейнстримных, ни в исследовательских языках.
В качестве основного результата Карделли предлагает, вероятно, первую формальную модель раздельной компиляции и последующей линковки, позволяющую строго рассмотреть вопрос о корректности этих процессов. Корректность в этом смысле приведённой простейшей системы модулей для просто типизированного лямбда-исчисления (в качестве модельного языка) формально доказывается. Автор, конечно же, указывает на необходимость расширения модели как в сторону более развитых языков (параметрический полиморфизм, ООП), так и в сторону более сложных систем модулей (параметризованные модули, "функторы" в духе Standard ML, первоклассные модули). Существуют ли такие работы, непосредственно продолжающие это исследование, мне не известно.
Однако, в качестве related work и дальнейшего чтения могу указать на работы по формализации (и доказательству корректности) раздельной компиляции для языка C в рамках проекта CompCert.
#separatecompilation #linking #modules #stlc
Распределение регистров и планирование инструкций - важные аспекты реализации бэкенда компилятора. Обе задачи NP-полны и связаны между собой: распределение может внести в код новые инструкции, планирование же меняет инструкции местами. Несмотря на это в популярных компиляторах решаются они, как правило, раздельно и используют эвристические подходы.
Последние два десятилетия много исследований было посвящено точным комбинаторным методам решения тех же самых задач: предложены методы на основе целочисленного программирования, PBQP, программирования в ограничениях и др. Слабость таких подходов - большое время поиска оптимальных решений, что заставляет исследователей упрощать задачу, делая методы неприменимыми в универсальных компиляторах.
Роберто Лозано (Roberto Castaneda Lozano) задался целью разработать одновременно точный и легкий в реализации подход, причем решающий задачи планирования инструкций и распределения регистров совместно. За основу он взял программирование в ограничениях (constraint programming), позволяющее удобно выразить условия обеих задач и для которого существуют мощные решатели.
Проект Unison заменяет три фазы LLVM: предварительное планирование инструкций, распределение регистров и финальное планирование. Распределение проводится глобальное, планирование же локальное - последнее упрощение дает ощутимый эффект при умеренной сложности.
В отличие от предшественников Unison не упрощает задачу распределения. Все практические аспекты проблемы учитываются в решениях: спиллинг, алиасинг (aliasing), рематериализация (rematerialisation), разбиение областей жизни переменных (live range splitting), слияние (coalescing) и др. Программирование в ограничениях позволяет выразить любые проблемы распределения регистров лаконично и просто.
Оптимальность имеет свою цену: поиск решений занимает много времени. Размер компилируемых функций - до 1000 инструкций. Наибольший эффект от Unison был показан на спецпроцессоре Hexagon с длинным машинным словом (VLIW), где важно оптимальное расписание: на некоторых тестах реальное время исполнения снижается на 40%.
Лозано предлагает использовать Unison как инструмент для порождения кода к спецпроцессорам, оценки эффективности эвристических решений, поиска оптимальных решений в отдельных функциях.
Презентация на конференции LLVM (2017): https://www.youtube.com/watch?v=kx64V74Mba0
Обобщающая исследования Лозано диссертация (2018 год): http://kth.diva-portal.org/smash/get/diva2:1232941/FULLTEXT01.pdf
Оценка производительности Unison (2017): https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1119107/FULLTEXT01.pdf
Сайт проекта: https://unison-code.github.io/
Программирование в ограничениях: https://ru.wikipedia.org/wiki/Программирование_в_ограничениях
Программная статья от именитых исследователей (Nuno P. Lopes и John Regehr) о роли точных методов в будущих компиляторах: https://arxiv.org/pdf/1809.02161.pdf
#registeralloc #instructionscheduling #constraintprogramming #unison #llvm
Последние два десятилетия много исследований было посвящено точным комбинаторным методам решения тех же самых задач: предложены методы на основе целочисленного программирования, PBQP, программирования в ограничениях и др. Слабость таких подходов - большое время поиска оптимальных решений, что заставляет исследователей упрощать задачу, делая методы неприменимыми в универсальных компиляторах.
Роберто Лозано (Roberto Castaneda Lozano) задался целью разработать одновременно точный и легкий в реализации подход, причем решающий задачи планирования инструкций и распределения регистров совместно. За основу он взял программирование в ограничениях (constraint programming), позволяющее удобно выразить условия обеих задач и для которого существуют мощные решатели.
Проект Unison заменяет три фазы LLVM: предварительное планирование инструкций, распределение регистров и финальное планирование. Распределение проводится глобальное, планирование же локальное - последнее упрощение дает ощутимый эффект при умеренной сложности.
В отличие от предшественников Unison не упрощает задачу распределения. Все практические аспекты проблемы учитываются в решениях: спиллинг, алиасинг (aliasing), рематериализация (rematerialisation), разбиение областей жизни переменных (live range splitting), слияние (coalescing) и др. Программирование в ограничениях позволяет выразить любые проблемы распределения регистров лаконично и просто.
Оптимальность имеет свою цену: поиск решений занимает много времени. Размер компилируемых функций - до 1000 инструкций. Наибольший эффект от Unison был показан на спецпроцессоре Hexagon с длинным машинным словом (VLIW), где важно оптимальное расписание: на некоторых тестах реальное время исполнения снижается на 40%.
Лозано предлагает использовать Unison как инструмент для порождения кода к спецпроцессорам, оценки эффективности эвристических решений, поиска оптимальных решений в отдельных функциях.
Презентация на конференции LLVM (2017): https://www.youtube.com/watch?v=kx64V74Mba0
Обобщающая исследования Лозано диссертация (2018 год): http://kth.diva-portal.org/smash/get/diva2:1232941/FULLTEXT01.pdf
Оценка производительности Unison (2017): https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1119107/FULLTEXT01.pdf
Сайт проекта: https://unison-code.github.io/
Программирование в ограничениях: https://ru.wikipedia.org/wiki/Программирование_в_ограничениях
Программная статья от именитых исследователей (Nuno P. Lopes и John Regehr) о роли точных методов в будущих компиляторах: https://arxiv.org/pdf/1809.02161.pdf
#registeralloc #instructionscheduling #constraintprogramming #unison #llvm
YouTube
2017 EuroLLVM Developers’ Meeting: R. Lozano “Register Allocation and Instruction Scheduling in...”
http://www.LLVM.org/devmtg/2017-03/
—
Register Allocation and Instruction Scheduling in Unison - Roberto Castañeda Lozano, Swedish Institute of Computer Science
Slides: http://llvm.org/devmtg/2017-03//assets/slides/register_allocation_and_instruction_sc…
—
Register Allocation and Instruction Scheduling in Unison - Roberto Castañeda Lozano, Swedish Institute of Computer Science
Slides: http://llvm.org/devmtg/2017-03//assets/slides/register_allocation_and_instruction_sc…