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Moe Charm 012fc1930f feat: Extract BID converter from Copilot and prepare plugin migration

- Extract Copilot's BID converter code to src/bid-converter-copilot/ for future use
- Create comprehensive plugin migration request document for Copilot
- Target 13 built-in boxes for plugin conversion (HTTP, GUI, Audio, etc.)
- Preserve existing nyash.toml-based plugin system
- Reorganize docs/説明書/reference/ structure for better organization

2025-08-18 20:53:48 +09:00

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🚀 Nyash VM をネイティブ速度に近づける可能性

「もしかして、VM完璧に作ればネイティブに近づける？」

💡 その直感、正しいです！

現在のVM性能

インタープリター比: 50.94倍高速（達成済み！）
でもLLVMネイティブには及ばない...はず？

でも待って、よく考えると...

🔥 VMがネイティブに迫れる理由

1. JITコンパイルの可能性

// 現在: バイトコード実行
match opcode {
    Add => stack.push(a + b),
    // ...
}

// 将来: ホットパスをネイティブコードに！
if execution_count > HOT_THRESHOLD {
    let native_code = jit_compile(&bytecode);
    execute_native(native_code); // ほぼネイティブ速度！
}

2. 最適化の余地がまだある

現在のVM最適化:
  ✅ デバッグ出力削除
  ✅ HashMap → Vec
  ✅ メモリ効率化

まだできること:
  - レジスタVM化（スタックVM → レジスタVM）
  - インライン展開
  - 定数畳み込み
  - ループ最適化
  - SIMD活用

3. 言語特性を活かした最適化

// Nyashの特徴を利用
- Everything is Box → 型情報を活用した特殊化
- Arc<Mutex>パターン → 最適化可能な箇所を特定
- 限定的な言語機能 → 積極的な最適化

📊 他言語VMの実績

VM	対ネイティブ性能	特徴
JVM (HotSpot)	80-95%	JIT最適化の極致
V8 (JavaScript)	70-90%	型推論+インライン
PyPy	400-700% (CPython比)	トレーシングJIT
LuaJIT	90-99%	超軽量JIT

LuaJITは特に注目: シンプルな言語 + 優れたJIT = ほぼネイティブ！

🎯 Nyash VMネイティブ化戦略

Phase 1: 基礎最適化（現在〜1ヶ月）

// レジスタVM化
enum VMRegister {
    R0, R1, R2, R3, // ... R15
}

// より効率的な命令セット
enum Instruction {
    LoadReg(VMRegister, Value),
    AddReg(VMRegister, VMRegister, VMRegister),
    // スタック操作を削減
}

Phase 2: プロファイル駆動最適化（2-3ヶ月）

struct HotPath {
    bytecode: Vec<Instruction>,
    execution_count: u64,
    optimized_version: Option<OptimizedCode>,
}

// ホットパスを検出して最適化
if hot_path.execution_count > 1000 {
    optimize_hot_path(&mut hot_path);
}

Phase 3: 軽量JIT（6ヶ月）

// Cranelift使用で軽量JIT実装
use cranelift::prelude::*;

fn jit_compile(bytecode: &[Instruction]) -> NativeCode {
    let mut ctx = Context::new();
    // バイトコード → Cranelift IR → ネイティブ
    compile_to_native(&mut ctx, bytecode)
}

🔮 実現可能な性能目標

段階的目標

現在: インタープリター比 50倍
Phase 1完了: 100倍（レジスタVM化）
Phase 2完了: 200倍（最適化）
Phase 3完了: ネイティブの80-90%（JIT）

なぜ可能か？

Nyashはシンプルな言語
Box型システムで最適化しやすい
既に50倍達成の実績
MIR基盤が整っている

💭 VM vs LLVM の最終形

Nyash VM (完全体):
  利点:
    - ポータビリティ完璧
    - 起動時間高速
    - 動的最適化可能
    - デバッグ容易
  性能: ネイティブの80-90%

LLVM AOT:
  利点:
    - 最高性能（100%）
    - 事前最適化
    - 配布サイズ小
  欠点:
    - プラットフォーム別ビルド
    - 起動時最適化なし

🎉 結論：VMでもいける！

完璧に作れば、VMでもネイティブに迫れます！

特にNyashのような：

シンプルな言語
明確な型システム（Everything is Box）
限定的な機能セット

これらの特徴はVMの高速化に有利！

もしかしたら、LLVM要らないかも...？（いや、両方あると最強！）

Everything is Box、VM can be Native-Fast！🚀✨

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