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MIR Call命令統一 完全移行戦略

Executive Summary

ChatGPT5 Pro A++設計によるMIR Call系命令の完全統一化プロジェクト。6種類の異なるCall命令を1つのMirCallに統一し、4つの実行器すべてで統一処理を実現。Phase 15セルフホスティングの重要な柱として、5,200行（26%）のコード削減を達成する。

現在の状況分析

✅ 完了済み項目（Phase 1-2）

• MIR統一定義: src/mir/definitions/call_unified.rs（297行）完成
• Callee enum拡張: Constructor/Closureバリアント追加済み
• 統一メソッド実装: emit_unified_call()と便利メソッド3種実装済み
• 環境変数制御: NYASH_MIR_UNIFIED_CALL=1で切り替え可能
• Math関数で実使用: builder_calls.rs:340-347で統一Call使用中

🔍 現在の実装状況

1. Call系命令の処理箇所（4つの実行器）

実行器	ファイル	行数	実装状況
MIR生成	src/mir/builder/*.rs	3,656行	✅ 統一Call部分実装済み
VM Interpreter	src/backend/mir_interpreter.rs	712行	✅ Callee型対応済み
Python LLVM	src/llvm_py/instructions/	804行	❌ 6種類別々実装
mini-vm (Nyash)	apps/selfhost/vm/	2,200行	🔄 新規実装（最初から統一対応）

2. 6種類のCall系命令の分布

// 現在の6種類
MirInstruction::Call { .. }           // 汎用関数呼び出し
MirInstruction::BoxCall { .. }        // Boxメソッド呼び出し
MirInstruction::PluginInvoke { .. }   // プラグイン呼び出し
MirInstruction::ExternCall { .. }     // C ABI外部呼び出し
MirInstruction::NewBox { .. }         // Box コンストラクタ
MirInstruction::NewClosure { .. }     // クロージャ生成

// 統一後の1種類
MirInstruction::MirCall(MirCall)      // すべて統一

移行戦略詳細

Phase 3: MIR Builder完全統一（1週間）

3.1 高頻度使用箇所の統一（2日）

対象箇所：

• build_indirect_call_expression（exprs_call.rs:6） - 旧Call生成箇所
• emit_box_or_plugin_call（utils.rs:75） - BoxCall/PluginInvoke生成
• print等の基本関数（builder_calls.rs） - 現在callee: None

実装内容：

// Before: 旧Call生成
self.emit_instruction(MirInstruction::Call {
    dst: Some(dst),
    func: func_val,
    callee: None,  // ← 旧式
    args,
    effects: EffectMask::IO,
});

// After: 統一Call生成
self.emit_unified_call(
    Some(dst),
    CallTarget::Value(func_val),
    args
)?;

期待成果：

• MIR生成器の統一率: 45% → 80%
• コード削減: 400行

3.2 残存emit_*_call系メソッド統一（2日）

統一対象：

• emit_box_or_plugin_call → emit_method_call
• emit_external_call → emit_extern_call
• emit_new_box → emit_constructor_call

実装戦略：

1. 各メソッドを統一Call使用に書き換え
2. 既存呼び出し箇所を段階的に移行
3. NYASH_MIR_UNIFIED_CALL=1で切り替えテスト

3.3 環境変数制御からデフォルト化（3日）

段階的デフォルト化：

1. テストスイート全体で統一Call有効化
2. スモークテスト + CI通過確認
3. 環境変数をデフォルトONに変更
4. 旧実装コードの削除

Phase 4: Python LLVM統一（1.5週間）

4.1 統一MirCall処理の実装（4日）

新ファイル作成：

# src/llvm_py/instructions/mir_call.py
def lower_mir_call(builder, module, mir_call, dst_vid, vmap, resolver):
    """統一MirCall処理 - 6種類の命令を1箇所で処理"""
    match mir_call.callee:
        case Global(name):
            # 旧call.pyロジック流用
        case Method(box_name, method, receiver):
            # 旧boxcall.pyロジック流用
        case Extern(name):
            # 旧externcall.pyロジック流用
        case Constructor(box_type):
            # 旧newbox.pyロジック流用
        case Closure(params, captures):
            # 新規実装
        case Value(vid):
            # 動的呼び出し実装

4.2 instruction_lower.py統合（2日）

dispatch統一：

# Before: 6つの分岐
elif op == "call":
    lower_call(...)
elif op == "boxcall":
    lower_boxcall(...)
elif op == "externcall":
    lower_externcall(...)
# ... 他3種類

# After: 1つの統一分岐
elif op == "mir_call":
    lower_mir_call(owner, builder, inst["mir_call"], inst.get("dst"), func)

4.3 既存ファイル削除とリファクタ（4日）

削除対象：

• instructions/call.py (172行)
• instructions/boxcall.py (425行)
• instructions/externcall.py (207行)
• 合計: 804行削除

期待成果：

• Python LLVM実装: 804行 → 300行（63%削減）
• 処理統一による最適化機会増加

Phase 5: VM Interpreter最適化（1週間）

5.1 統一execute_mir_call実装（3日）

現在のVMはCallee型対応済みだが、さらなる統一と最適化を実施：

// 統一実行器
fn execute_mir_call(&mut self, mir_call: &MirCall) -> Result<VMValue, VMError> {
    match &mir_call.callee {
        Callee::Global(name) => self.execute_global_function(name, &mir_call.args),
        Callee::Method { receiver: Some(recv), method, .. } => {
            let recv_val = self.reg_load(*recv)?;
            self.execute_method_call(&recv_val, method, &mir_call.args)
        },
        Callee::Constructor { box_type } => {
            self.execute_constructor_call(box_type, &mir_call.args)
        },
        Callee::Extern(name) => self.execute_extern_call(name, &mir_call.args),
        // ... 他のパターン
    }
}

5.2 既存分岐削除（2日）

削除対象：

• execute_callee_callとexecute_legacy_callの分岐
• 6種類のCall命令別処理ロジック

5.3 エラーハンドリング改善（2日）

統一された呼び出し処理により、エラー処理も統一化。

Phase 6: mini-vm統一対応（5日）

mini-vmは新規実装のため、最初から統一MirCall対応で実装：

// apps/selfhost/vm/call_executor.nyash
static box CallExecutor {
    execute(mir_call: MirCallBox) {
        local callee_type = mir_call.getCalleeType()
        match callee_type {
            "Global" => me.executeGlobal(mir_call)
            "Method" => me.executeMethod(mir_call)
            "Constructor" => me.executeConstructor(mir_call)
            "Extern" => me.executeExtern(mir_call)
            _ => panic("Unknown callee type: " + callee_type)
        }
    }
}

コード削減見込み

削減内訳

フェーズ	対象領域	現在行数	削減行数	削減率
Phase 3	MIR Builder	3,656行	800行	22%
Phase 4	Python LLVM	804行	504行	63%
Phase 5	VM Interpreter	712行	200行	28%
Phase 6	mini-vm	2,200行	400行*	18%
共通	統一定義活用	-	+200行	-

総計: 5,372行 → 4,472行 = 900行削減（17%減）

* mini-vmは最初から統一実装のため、削減ではなく最適実装

Phase 15目標への寄与

• Phase 15目標: 80k行 → 20k行（75%削減）
• MirCall統一寄与: 900行削減 = 全体の4.5%
• 複合効果: 統一による他システムへの波及効果で追加2-3%

スケジュール

✅ 完了済み（2025-09-24）

• ✅ Phase 3.1: build_indirect_call_expression統一移行（完了）
• ✅ Phase 3.2: print等基本関数のCallee型適用（完了）

🔧 進行中（今週）

• 🔄 Phase 3.3: emit_box_or_plugin_call統一化（1-2日）

📅 実装優先順位（戦略的判断済み）

第1優先: Python LLVM（来週） - 最大削減効果

• Phase 4.1: Python LLVM dispatch統一（2-3日）
  • src/llvm_py/llvm_builder.pyの6種類分岐→1つに統一
  • 環境変数で段階移行
• Phase 4.2: Python LLVM統一処理実装（3-4日）
  • 804行→300行（63%削減）
  • 統一dispatch_unified_call()実装

第2優先: PyVM/VM（再来週） - 実行器中核

• Phase 5: VM Interpreter統一execute実装（4-5日）
  • src/backend/mir_interpreter.rs（Rust VM）
  • pyvm/vm.py（Python VM）
  • 712行→512行（28%削減）

第3優先: mini-vm（その後） - 新規実装

• Phase 6: mini-vm統一Call実装（5日）
  • 最初から統一実装なので削減ではなく最適実装
  • セルフホスティング検証

長期（完成後）

• 📅 Phase 7: 旧命令完全削除（3日）
• 📅 Phase 8: 最適化とクリーンアップ（1週間）

リスク管理

🚨 主要リスク

1. パフォーマンス影響

   • 対策: ベンチマーク測定、最適化パス追加
   • 閾値: 5%以上の性能低下で要改善

2. 既存コードの破壊的変更

   • 対策: 段階的移行、環境変数による切り替え
   • ロールバック: 旧実装を環境変数で復活可能

3. テストの複雑性

   • 対策: 統一後に統合テスト追加
   • CI継続: 各フェーズでCI通過を確認

🎯 成功指標

Phase別チェックポイント

Phase	成功指標
Phase 3	MIR生成器でemit_unified_call使用率80%以上
Phase 4	Python LLVM実装の命令数6→1への削減完了
Phase 5	VM実行器のCall統一処理性能5%以内
Phase 6	mini-vm統一実装完了、セルフホスティング可能

パフォーマンス目標

• コンパイル時間: 現状維持（±5%以内）
• 実行時間: 現状維持または向上（統一最適化効果）
• メモリ使用量: 10%以上削減（重複コード除去効果）

実装サンプルコード

1. MIR Builder統一

// src/mir/builder/builder_calls.rs
impl MirBuilder {
    /// 段階的移行メソッド - 旧emit_box_or_plugin_callを置き換え
    pub fn emit_method_call_unified(
        &mut self,
        dst: Option<ValueId>,
        receiver: ValueId,
        method: String,
        args: Vec<ValueId>,
    ) -> Result<Option<ValueId>, String> {
        // 環境変数チェック
        if std::env::var("NYASH_MIR_UNIFIED_CALL").unwrap_or("0") == "1" {
            // 統一Call使用
            self.emit_unified_call(
                dst,
                CallTarget::Method {
                    receiver,
                    method,
                    box_name: "InferredBox".to_string(), // 型推論で解決
                },
                args
            )
        } else {
            // 従来のBoxCall使用
            self.emit_box_or_plugin_call(dst, receiver, &method, None, args, EffectMask::IO)
        }
    }
}

2. Python LLVM統一

# src/llvm_py/instructions/mir_call.py
def lower_mir_call(owner, builder, mir_call_dict, dst_vid, func):
    """統一MirCall処理 - ChatGPT5 Pro A++設計の実装"""
    callee = mir_call_dict["callee"]
    args = mir_call_dict["args"]

    match callee["type"]:
        case "Global":
            # 旧call.pyロジックを統合
            return _lower_global_call(
                builder, owner.module, callee["name"],
                args, dst_vid, owner.vmap, owner.resolver
            )
        case "Method":
            # 旧boxcall.pyロジックを統合
            return _lower_method_call(
                builder, owner.module, callee["receiver"],
                callee["method"], args, dst_vid, owner.vmap
            )
        case "Constructor":
            # NewBox相当の実装
            return _lower_constructor_call(
                builder, owner.module, callee["box_type"],
                args, dst_vid, owner.vmap
            )
        case _:
            raise NotImplementedError(f"Callee type {callee['type']} not supported")

3. VM Interpreter最適化

// src/backend/mir_interpreter.rs
impl MirInterpreter {
    fn execute_mir_call_unified(&mut self, mir_call: &MirCall) -> Result<VMValue, VMError> {
        // エフェクト検証
        if mir_call.flags.no_return {
            // no_return系の処理（panic, exit等）
            return self.execute_no_return_call(&mir_call.callee, &mir_call.args);
        }

        // 型安全な呼び出し
        let result = match &mir_call.callee {
            Callee::Global(name) => {
                self.execute_builtin_function(name, &mir_call.args)?
            }
            Callee::Method { receiver: Some(recv), method, box_name } => {
                let recv_val = self.reg_load(*recv)?;
                self.execute_typed_method(&recv_val, box_name, method, &mir_call.args)?
            }
            Callee::Constructor { box_type } => {
                self.execute_box_constructor(box_type, &mir_call.args)?
            }
            Callee::Extern(name) => {
                self.execute_c_abi_call(name, &mir_call.args)?
            }
            _ => return Err(VMError::InvalidInstruction("Unsupported callee type".into())),
        };

        // 結果格納
        if let Some(dst) = mir_call.dst {
            self.regs.insert(dst, result.clone());
        }

        Ok(result)
    }
}

新しいTodoリスト案

基づいて実装するべきタスク（優先順位付き）：

🔥 Urgent（1週間以内）

1. build_indirect_call_expression統一移行

   • exprs_call.rs:6をemit_unified_call使用に変更
   • テスト: 関数呼び出し動作確認

2. print等基本関数のCallee型適用

   • builder_calls.rsでcallee: None箇所を修正
   • Global("print")等の明示的Callee指定

3. emit_box_or_plugin_call統一化

   • utils.rs:75の処理をemit_method_callに集約
   • BoxCall/PluginInvokeの生成統一

⚡ High（2-3週間以内）

4. Python LLVM dispatch統一

   • instruction_lower.pyで6分岐→1分岐に統合
   • mir_call.py新規作成

5. Python LLVM統一処理実装

   • call/boxcall/externcallロジックをmix
   • 804行→300行の大幅削減

6. VM Interpreter統一execute実装

   • execute_callee_callとexecute_legacy_call統合
   • エラーハンドリング改善

📅 Medium（1ヶ月以内）

7. mini-vm統一Call実装

   • apps/selfhost/vm/call_executor.nyash作成
   • Nyashでの統一処理実装

8. 環境変数デフォルト化

   • NYASH_MIR_UNIFIED_CALL=1をデフォルトに
   • CI/テスト全体での統一Call使用

9. 旧実装コード削除

   • Python LLVM旧ファイル3種削除
   • MIR Builder旧メソッド削除

🧹 Low（継続的）

10. パフォーマンス測定とベンチマーク

    • 統一Call前後の性能比較
    • 最適化機会の特定

11. 統合テスト追加

    • 4実行器での統一動作テスト
    • エラーケース検証

12. ドキュメント更新

    • MIR仕様書の統一Call反映
    • 開発者ガイド更新

期待される成果

📊 定量的成果

• コード削減: 900行（17%）
• 命令種類: 6種類 → 1種類（83%削減）
• メンテナンス負荷: 4箇所 × 6種類 = 24パターン → 4箇所 × 1種類 = 4パターン（83%削減）

🚀 定性的成果

• 開発体験向上: 新Call実装時の工数大幅削減
• バグ削減: 統一処理によるエッジケース減少
• 最適化機会: 統一されたCall処理による最適化効果
• AI協働開発: ChatGPT5 Pro設計の実証完了

🎯 Phase 15への戦略的寄与

MirCall統一は単なるコード削減を超えて：

1. セルフホスティング加速: mini-vmの統一実装による開発効率化
2. AI設計実証: ChatGPT5 Pro A++設計の実用性証明
3. 拡張性確保: 新しいCall種類の追加が極めて容易に
4. 保守性向上: 4実行器×1統一処理による保守負荷激減

この包括的移行により、Phase 15の80k→20k行革命において重要な役割を果たし、Nyashセルフホスティングの技術的基盤を確立する。