Files
hakorune/docs/research/paper-02-box-theory-jit/archives/README.md

142 lines
3.4 KiB
Markdown
Raw Normal View History

# ⚡ From Boxes to JIT: How Abstraction Boundaries Enable Progressive Compiler Optimization
## 📑 論文概要
**タイトル**: From Boxes to JIT: How Abstraction Boundaries Enable Progressive Compiler Optimization
**対象会議**: PLDI 2026 / OOPSLA 2025
**著者**: [TBD]
**概要**: 箱による境界分離がJITコンパイラの段階的最適化を可能にする新しい設計パターンを提案。Nyashでの実装と性能評価。
## 🎯 研究の新規性
### 従来のJIT設計の問題
```
[Parser] → [AST] → [IR] → [Optimizer] → [CodeGen]
↑ ↑ ↑ ↑ ↑
密結合により変更が全体に波及
```
### 箱理論によるJIT設計
```
[JIT箱] ⟷ [Handle] ⟷ [VM箱]
↑ ↑ ↑
独立進化 最小接点 フォールバック
```
## 🔬 技術的貢献
### 1. **Progressive Enhancement Pattern**
- VMフォールバックからの段階的最適化
- 箱単位での機能追加
- 部分的失敗の局所化
### 2. **Handle Registry Architecture**
- u64ハンドルによる疎結合
- スコープベースの生命管理
- GC非依存の設計
### 3. **Box-Based Testing**
- 箱単位での独立テスト
- モックハンドルによる分離テスト
- 性能回帰の早期検出
## 📊 評価計画
### ベンチマーク
- **Micro**: 個別命令の性能
- **Macro**: 実アプリケーション
- **Compile Time**: JIT遅延の測定
### 比較対象
- V8 (JavaScript)
- PyPy (Python)
- GraalVM (多言語)
### 測定項目
- スループット向上率
- メモリ使用量
- ウォームアップ時間
- フォールバック頻度
## 📝 論文構成案
```
1. Introduction
- JIT複雑性の課題
- 箱理論の着想
2. Background
- 既存JIT設計
- モジュラーコンパイラ
3. Box-Oriented JIT Design
- アーキテクチャ概要
- ハンドルレジストリ
- フォールバック機構
4. Implementation
- Nyash JITの実装
- Cranelift統合
- 最適化パス
5. Evaluation
- 性能評価
- 開発効率
- エラー率分析
6. Case Studies
- 分岐最適化
- PHIード処理
- HostCall統合
7. Related Work
- Meta-tracing JIT
- Partial evaluation
- Modular compilers
8. Conclusion
```
## 🏗️ 実装の詳細
### 現在の実装状況
- ✅ JitValue ABIi64/f64/bool/handle
- ✅ ハンドルレジストリu64 ↔ Arc<Box>
- ✅ catch_unwindによる安全なフォールバック
- ✅ 基本的な分岐/PHI実装
- ⏳ HostCall最適化
- ⏳ 型特化パス
### コード例
```rust
// 箱境界での変換
impl JitAdapter {
fn vm_to_jit(vm_val: VMValue) -> JitValue {
match vm_val {
VMValue::Integer(n) => JitValue::I64(n),
VMValue::Box(b) => JitValue::Handle(
registry.register(b)
),
_ => panic!("Unsupported type")
}
}
}
```
## 🚀 進捗状況
- [x] アーキテクチャ設計
- [x] 基本実装Phase 10.7
- [ ] 性能最適化
- [ ] ベンチマーク実装
- [ ] 評価実験
- [ ] 論文執筆
## 📚 参考文献候補
- Würthinger, T., et al. (2017). Practical partial evaluation for high-performance dynamic language runtimes. PLDI
- Bolz, C. F., et al. (2009). Tracing the meta-level: PyPy's tracing JIT compiler. ICOOOLPS
- Lattner, C., & Adve, V. (2004). LLVM: A compilation framework for lifelong program analysis & transformation. CGO