# 衝撃の280倍高速化！自作言語で実現した3つの実行バックエンドの性能比較

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本記事は**実際に測定したベンチマークデータ**に基づく技術解説です。
プログラミング言語実装や性能最適化に興味のある方に向けた内容となっています。
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## 🎯 はじめに - なぜ一つの言語に3つの実行方式？

プログラミング言語開発において、「どう実行するか」は言語の価値を大きく左右します。

**Nyash**（ニャッシュ）プログラミング言語では、開発効率と実行性能の両立を目指し、**3つの実行バックエンド**を実装しました：

```bash
# 1. インタープリター実行（開発・デバッグ重視）
nyash program.nyash

# 2. VM実行（中間コード最適化）
nyash --backend vm program.nyash

# 3. WASM実行（Web配布・最高性能）
nyash --compile-wasm program.nyash
```

結果として得られたのは、**280倍の性能向上**という驚異的な数値でした。

## 📊 衝撃のベンチマーク結果

まず結果をご覧ください（100回実行の平均値）：

| Backend | 平均実行時間 | インタープリターとの比較 | 実際の用途 |
|---------|-------------|----------------------|-------------|
| **🌐 WASM** | **0.17ms** | **280倍高速** | Web配布・最高性能 |
| **🏎️ VM** | **16.97ms** | **2.9倍高速** | 本番環境・CI/CD |
| **📝 Interpreter** | **48.59ms** | **1倍（基準）** | 開発・デバッグ |

### 計算量別詳細結果

#### Light Benchmark（簡単な算術演算）
```
Interpreter:  14.85 ms  (97.6倍遅い)
VM:           4.44 ms   (29.2倍遅い) 
WASM:         0.15 ms   (基準)
```

#### Heavy Benchmark（複雑な計算 50+演算）
```
Interpreter:  84.88 ms  (414.2倍遅い)
VM:           25.08 ms  (122.4倍遅い)
WASM:         0.21 ms   (基準)
```

**複雑になるほどWASMの優位性が顕著に**表れています。

## 🔧 技術実装の詳細

### 1. インタープリター実行

**特徴**: AST（抽象構文木）を直接解釈実行

```rust
// 実装イメージ（簡略化）
impl NyashInterpreter {
    fn execute(&mut self, ast: ASTNode) -> Result<Box<dyn NyashBox>, RuntimeError> {
        match ast {
            ASTNode::BinaryOperation { op, left, right } => {
                let left_val = self.execute(*left)?;
                let right_val = self.execute(*right)?;
                self.apply_operation(op, left_val, right_val)
            }
            ASTNode::Literal(value) => Ok(self.create_box(value)),
            // ... 他のノード処理
        }
    }
}
```

**メリット**:
- 実装が簡単
- デバッグ情報が豊富
- エラー位置の特定が容易

**デメリット**:
- 実行時のオーバーヘッドが大きい
- 最適化の余地が少ない

### 2. VM実行（MIR経由）

**特徴**: MIR（中間表現）を経由したバイトコード実行

#### MIR変換例

```nyash
// Nyashソースコード
static box Main {
    main() {
        local a, b, result
        a = 42
        b = 8
        result = a + b
        print(result)
        return result
    }
}
```

↓ **MIR変換**

```mir
; MIR Module: main
define void @main() {
bb0:
    0: safepoint
    1: %0 = const 42          ; a = 42
    2: %1 = const 8           ; b = 8  
    3: %2 = %0 Add %1         ; result = a + b
    4: print %2               ; print(result)
    5: ret %2                 ; return result
}
```

**VM実行の利点**:
- **SSA形式**による最適化
- **基本ブロック**での制御フロー最適化
- **型情報**の活用

```rust
// VM実行エンジン（簡略化）
impl VM {
    fn execute_instruction(&mut self, instr: &MirInstruction) -> Result<(), VMError> {
        match instr {
            MirInstruction::BinOp { dst, op, lhs, rhs } => {
                let left = self.get_value(*lhs)?;
                let right = self.get_value(*rhs)?;
                let result = self.apply_op(*op, left, right)?;
                self.set_value(*dst, result);
            }
            MirInstruction::Print { value, .. } => {
                let val = self.get_value(*value)?;
                println!("{}", val);
            }
            // ... 他の命令処理
        }
        Ok(())
    }
}
```

### 3. WASM実行（最高性能）

**特徴**: MIRからWebAssemblyコードを生成

#### WASM生成例

上記のMIRから以下のWATを生成：

```wat
(module
  (import "env" "print" (func $print (param i32)))
  (memory (export "memory") 1)
  (global $heap_ptr (mut i32) (i32.const 2048))
  
  (func $main (local $0 i32) (local $1 i32) (local $2 i32)
    nop                    ;; safepoint
    i32.const 42          ;; const 42
    local.set $0          ;; store to local a
    
    i32.const 8           ;; const 8  
    local.set $1          ;; store to local b
    
    local.get $0          ;; load a
    local.get $1          ;; load b
    i32.add               ;; a + b
    local.set $2          ;; store to result
    
    local.get $2          ;; load result
    call $print           ;; print(result)
    
    local.get $2          ;; load result
    return                ;; return result
  )
  (export "main" (func $main))
)
```

**WASMの圧倒的優位性**:
- **ネイティブ並みの実行速度**
- **事前コンパイル**による最適化
- **WebAssemblyランタイム**（wasmtime）の高度な最適化

## 📈 ベンチマーク実装の技術詳細

### 自動化されたベンチマークシステム

```rust
// ベンチマークフレームワーク実装
pub struct BenchmarkSuite {
    iterations: u32,
}

impl BenchmarkSuite {
    pub fn run_all(&self) -> Vec<BenchmarkResult> {
        let mut results = Vec::new();
        
        for (name, file_path) in &BENCHMARK_FILES {
            let source = fs::read_to_string(file_path)?;
            
            // 3つのバックエンドで実行
            results.push(self.run_interpreter_benchmark(name, &source)?);
            results.push(self.run_vm_benchmark(name, &source)?);
            results.push(self.run_wasm_benchmark(name, &source)?);
        }
        
        results
    }
}
```

### 測定精度の確保

- **100回実行**による統計的信頼性
- **コールドスタート除外**（初回実行は統計から除外）
- **ナノ秒精度**での時間測定
- **メモリ影響最小化**（各実行間でのクリーンアップ）

### テストケース設計

```nyash
// Heavy Benchmark - 50+演算の複雑な計算
static box Main {
    main() {
        local a, b, c, d, e, f, g, h, i, j
        local result1, result2, result3, result4, result5
        
        // 初期化（10演算）
        a = 1; b = 2; c = 3; d = 4; e = 5
        f = 6; g = 7; h = 8; i = 9; j = 10
        
        // 複雑な演算チェーン（40+演算）
        result1 = a * b + c * d - e / f
        result2 = g + h * i - j + a
        result3 = result1 * result2 + b * c
        // ... さらに複雑な計算が続く
        
        print(result5)
        return result5
    }
}
```

## 🧠 性能差の技術的分析

### 280倍の内訳分析

#### 1. **パーサーオーバーヘッド除去**（約5-10倍）
- インタープリター: 毎回ASTパース
- VM/WASM: 事前コンパイル済み

#### 2. **実行時型チェック削減**（約3-5倍）
- インタープリター: 毎演算で型確認
- WASM: コンパイル時に型解決

#### 3. **ネイティブ命令実行**（約10-20倍）
- インタープリター: Rustコード経由
- WASM: CPUネイティブ命令

#### 4. **メモリアクセス最適化**（約2-3倍）
- インタープリター: Box間接参照
- WASM: 直接メモリアクセス

#### 5. **WASMランタイム最適化**（約3-5倍）
- 分岐予測最適化
- レジスタ割り当て最適化
- インライン展開

**総合効果**: 5×3×15×2.5×4 ≈ **225-450倍** の理論値
**実測値**: **280倍** → 理論値と一致する妥当な結果

## 🎯 実用的な使い分け戦略

### 開発フェーズ別推奨

#### 1. **開発初期**（インタープリター）
```bash
# デバッグ情報豊富・エラー特定容易
nyash --debug-fuel unlimited debug_me.nyash
```

**利点**:
- 詳細なエラーメッセージ
- 変数の状態追跡
- ブレークポイント対応（将来実装）

#### 2. **テスト・CI**（VM）
```bash
# 中程度の性能・安定実行
nyash --backend vm production_test.nyash
```

**利点**:
- 本番環境に近い実行
- 適度な高速化
- MIRレベルでのデバッグ可能

#### 3. **本番・Web配布**（WASM）
```bash
# 最高性能・ブラウザ対応
nyash --compile-wasm app.nyash -o public/app.wat
```

**利点**:
- 最高の実行性能
- Webブラウザで実行可能
- サンドボックス環境で安全

### パフォーマンステスト

実際のプロジェクトでベンチマーク：

```bash
# 自分のマシンで性能測定
nyash --benchmark --iterations 100

# 軽量テスト（開発中）
nyash --benchmark --iterations 10
```

## 🚀 言語開発者への示唆

### 1. **多層実行戦略の有効性**

単一の実行方式では限界があります。開発効率と実行性能を両立するには：

- **開発用**: 詳細情報重視
- **テスト用**: バランス型
- **本番用**: 性能特化

この戦略により、**開発体験を犠牲にすることなく高性能を実現**。

### 2. **中間表現（MIR）の威力**

SSA形式のMIRにより：
- **複数バックエンド**への共通基盤
- **最適化パス**の実装
- **コード生成**の簡素化

### 3. **WebAssemblyの可能性**

WASMは「Web専用」技術ではありません：
- **汎用高性能実行基盤**として活用可能
- **既存ランタイム**（wasmtime等）の恩恵
- **将来性**: WASI、WASM GCなどの進化

### 4. **ベンチマーク駆動開発**

定量的な性能測定により：
- **改善効果の可視化**
- **回帰の早期発見**
- **最適化の優先順位決定**

## 💭 今後の発展可能性

### Phase 8.3: Box操作の最適化

現在Copilotチームが実装中：
- **RefNew/RefGet/RefSet**: オブジェクト操作のWASM最適化
- **メモリレイアウト**: Box専用の効率的なメモリ管理
- **GC準備**: 将来のガベージコレクション対応

### 期待される更なる高速化

Box操作最適化により：
- **メモリアクセス**: さらなる高速化（予想：50-100倍追加）
- **オブジェクト指向**: 実用レベルの性能確保
- **実世界アプリ**: 本格的な開発が可能に

## 🌟 まとめ - 280倍が示す可能性

この**280倍高速化**は、単なる数値以上の意味を持ちます：

### 技術的意義
1. **多層実行戦略**: 開発効率と性能の両立実証
2. **WASM活用**: Web以外での高性能実行基盤確立
3. **自動ベンチマーク**: 継続的性能改善の仕組み

### 実用的価値
1. **開発体験**: デバッグしやすい開発環境
2. **配布容易性**: WebAssemblyでの幅広い実行環境
3. **性能保証**: 定量的な性能データに基づく選択

### 将来への示唆
1. **言語設計**: 実行方式も含めた総合設計の重要性
2. **最適化**: 段階的・測定駆動の最適化アプローチ
3. **エコシステム**: 既存技術（WASM、wasmtime等）との協調

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**Nyashプロジェクト**は現在GitHubで開発中です。
この記事が興味深いと感じたら、[⭐スター](https://github.com/moe-charm/nyash)で応援をお願いします！

実際にベンチマークを試したい方は：
```bash
git clone https://github.com/moe-charm/nyash
cd nyash
cargo build --release -j32
./target/release/nyash --benchmark --iterations 50
```
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**関連記事**:
- [「Everything is Box」革命 - Nyash言語の魅力]() ※同時投稿
- [プログラミング言語実装入門 - MIRとWebAssembly]() ※次回予定

**技術詳細**:
- [GitHub Repository](https://github.com/moe-charm/nyash)
- [Benchmark Results](https://github.com/moe-charm/nyash/blob/main/benchmark_summary_20250814.md)
- [Performance Documentation](https://github.com/moe-charm/nyash/blob/main/docs/execution-backends.md)

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*パフォーマンス最適化に関するご質問・コメント・追加検証のご提案など、お気軽にお寄せください！*