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Phase 12.5: MIR15最適化戦略 - コンパイラ丸投げ作戦
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【基本哲学】
「CPU（コンパイラ）に丸投げできるところは丸投げ」

MIR15の美しさ（15命令）を保ちながら、実用的な性能を達成する戦略。
自前で複雑な最適化を実装するのではなく、既存の成熟したコンパイラ技術を活用。

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1. 最適化の境界線
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■ MIR15側でやること（軽量・意味保存のみ）
├─ 定数畳み込み（Const Folding）
│  └─ Const(3) + Const(5) → Const(8)
├─ デッドコード除去（DCE）
│  └─ 未使用のStore、到達不能コード除去
├─ 分岐単純化（Branch Folding）
│  └─ if true → Jump、if false → 削除
├─ CFG整理
│  └─ 空ブロック除去、ブロック併合
└─ 軽量インライン化
   └─ 小さい関数のみ（10命令以下）、再帰なし

■ MIR15側でやらないこと（コンパイラに丸投げ）
├─ ループ最適化
│  └─ アンローリング、LICM、ベクトル化 → Cコンパイラ/LLVM
├─ レジスタ割り当て
│  └─ 完全にバックエンドに任せる
├─ 命令選択・スケジューリング
│  └─ CPU依存の最適化は触らない
└─ SIMD/並列化
   └─ 高度な最適化は成熟したツールに

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2. ヒントシステム（命令を増やさずに最適化を強化）
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■ MIRMetadataの設計
struct MIRMetadata {
    // 関数特性
    pure: bool,        // 副作用なし（同じ引数→同じ結果）
    readonly: bool,    // グローバル状態を読まない
    noalias: bool,     // ポインタエイリアスなし
    nothrow: bool,     // 例外を投げない
    
    // 制御フロー
    likely: Option<bool>,      // 分岐予測ヒント
    cold: bool,               // めったに実行されない
    
    // ループ特性
    loop_count: Option<u32>,   // ループ回数ヒント
    vectorizable: bool,        // ベクトル化可能
}

■ 適用例
BoxCall("StringBox", "length") → {pure: true, readonly: true, nothrow: true}
BoxCall("ConsoleBox", "log")   → {pure: false, readonly: false}
Branch(cond, then, else)       → {likely: Some(true)} // thenが高確率

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3. バックエンド別マッピング
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■ Cエミッタ（zig cc / clang / MSVC）
├─ pure → __attribute__((pure))
├─ readonly → __attribute__((const))  
├─ noalias → restrict
├─ likely → __builtin_expect
└─ cold → __attribute__((cold))

■ Cranelift
├─ ヒントをCranelift IRのフラグに変換
└─ 特にループとメモリアクセスのヒントが効果的

■ LLVM（実装済み・依存重いため非推奨）
├─ 完全なメタデータサポート
├─ !llvm.loop.vectorize.enable
├─ !prof 分岐確率
├─ noalias, readonly等の属性
└─ ※Phase 11で実装完了、動作確認済み

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4. 段階的最適化レベル
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Level 0: 開発モード
  - MIR最適化なし
  - デバッグ情報完全保持
  - nyash program.hako

Level 1: 基本最適化（デフォルト）
  - MIRカノニカル化のみ
  - Cエミッタ → gcc -O2
  - nyash --release program.hako

Level 2: 高速化
  - MIR全最適化パス
  - Cエミッタ → zig cc -O3 -flto
  - nyash --release --opt program.hako

Level 3: プロファイルガイド（PGO）
  - 実行プロファイル収集
  - ホットパス特定
  - nyash --release --pgo program.hako

Level 4: 特殊用途
  - SIMD必要 → LLVM使用（ただし依存が重い）
  - 起動速度重視 → Cranelift JIT（推奨）
  - nyash --backend cranelift program.hako

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5. 実装計画
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Phase 12.5.1: 基盤整備（1週間）
  □ MIRMetadata構造体追加
  □ 各MIR命令にmetadataフィールド追加
  □ デフォルトヒントの設定

Phase 12.5.2: MIR最適化パス（1週間）
  □ ConstFoldingPass実装
  □ DeadCodeElimPass実装
  □ BranchFoldingPass実装
  □ CFGCleanupPass実装
  □ LightInliningPass実装

Phase 12.5.3: バックエンド統合（2週間）
  □ Cエミッタでヒント→属性変換
  □ zig cc最適化オプション統合
  □ MSVC最適化オプション対応
  □ 簡易ベンチマーク作成

Phase 12.5.4: 評価・調整（1週間）
  □ 各最適化レベルの性能測定
  □ コンパイル時間 vs 実行時間のトレードオフ評価
  □ ドキュメント作成

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6. 成功指標
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- MIR15の命令数は変更なし（15命令維持）
- 基本的なベンチマークで既存言語の70%以上の性能
- コンパイル時間は既存言語の10%以下
- 最適化パスのコード行数は1000行以下

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7. リスクと対策
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リスク1: ヒントが複雑になりすぎる
  → 対策: 自動推論を強化、明示的ヒントは最小限

リスク2: バックエンド依存が強くなる
  → 対策: 共通ヒントセットを定義、バックエンド固有は分離

リスク3: 性能が期待に達しない
  → 対策: プロファイリング強化、ボトルネック特定

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8. なぜこの戦略が最適か
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1. シンプルさの維持
   - MIR15の美しさを損なわない
   - 最適化バグのリスク最小化

2. 実用的な性能
   - 成熟したコンパイラ技術を活用
   - 必要十分な性能を達成

3. 開発効率
   - 車輪の再発明を避ける
   - 既存ツールチェーンと協調

4. 将来性
   - コンパイラの進化を自動的に享受
   - 新しいCPUアーキテクチャにも対応

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9. Phase 11からの知見
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LLVM実装完了から得られた重要な知見：

1. 技術的成功・実用的課題
   - LLVM統合は技術的に成功
   - しかし依存関係が重すぎる（ビルド時間・バイナリサイズ）
   - Craneliftが現実的な選択肢

2. コンパイラ丸投げ戦略の妥当性
   - LLVMの重さを経験したことで、Cコンパイラ活用の価値を再認識
   - zig cc / clang / MSVCは既にインストール済み
   - 追加依存なしで高性能を達成可能

3. 段階的アプローチの重要性
   - 必要な時だけ重い最適化
   - デフォルトは軽量・高速
   - ユーザーが選択可能

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「シンプルなMIR × 賢いコンパイラ = 実用的な性能」

これがNyashの最適化哲学。