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# LLVM最適化戦略（Gemini提案統合版）
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**出典**: Gemini AI提案（2025-10-02）
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**統合者**: Claude (Sonnet 4.5)
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## 🎯 **基本方針**
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nyashの14個の命令 → LLVMの何百もの低レベル命令
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この「言葉のレベルの違い」をうまく利用するのが最適化の鍵！
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## 📚 **最適化手法（4つの柱）**
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### **1. LLVM Intrinsics（魔法の関数）を使う** 🪄
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LLVMには `@llvm.` で始まる特別な関数（Intrinsics）がある。
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これらは**LLVMのオプティマイザが特別な意味を知っている**魔法の関数！
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#### **主要Intrinsics**
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| Intrinsic | 用途 | 効果 |
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|-----------|------|------|
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| `@llvm.memcpy` | メモリ一括コピー | CPUの最速命令に変換 |
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| `@llvm.memmove` | オーバーラップ対応コピー | 安全な一括コピー |
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| `@llvm.memset` | メモリ初期化 | 一括ゼロクリア |
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| `@llvm.sqrt.f64` | 平方根計算 | CPU命令1個に変換 |
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| `@llvm.abs.i64` | 絶対値計算 | 分岐なし高速化 |
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| `@llvm.bswap.i64` | バイトスワップ | エンディアン変換 |
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#### **実装例: メモリコピー最適化**
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```python
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# ❌ Before: 自前ループ（遅い）
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def copy_array_slow(dst, src, length):
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for i in range(length):
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dst_ptr = builder.gep(dst, [ir.Constant(i64, i)])
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src_ptr = builder.gep(src, [ir.Constant(i64, i)])
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val = builder.load(src_ptr)
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builder.store(val, dst_ptr)
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# ✅ After: LLVM Intrinsic（速い）
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def copy_array_fast(dst, src, length):
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memcpy_func = declare_llvm_memcpy(module)
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builder.call(memcpy_func, [
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dst, # destination
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src, # source
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length, # byte count
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ir.Constant(i1, 0) # is_volatile
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])
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```
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**効果**:
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- ループオーバーヘッド削減
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- SIMD命令への自動変換
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- CPUのDMA機能活用
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### **2. Box構造をLLVMに教える** 📦
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nyashでは「Everything is Box」だが、LLVMには具体的な構造体として伝える必要がある。
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#### **Box構造の明示**
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```python
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# StringBox の構造定義
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StringBox = ir.LiteralStructType([
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ir.IntType(32), # 0: length
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ir.IntType(8).as_pointer() # 1: data*
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])
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# IntegerBox の構造定義
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IntegerBox = ir.LiteralStructType([
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ir.IntType(64) # 0: value
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])
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```
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#### **extractvalue命令への置き換え**
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```python
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# ❌ Before: 関数呼び出し（遅い）
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length_func = module.get_function("StringBox.length")
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length = builder.call(length_func, [string_box])
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# ✅ After: 構造体アクセス（速い）
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length = builder.extract_value(string_box, 0, name="length")
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# → たった1命令！関数呼び出しオーバーヘッドなし
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```
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**効果**:
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- 関数呼び出しコスト削減（10-100倍高速化）
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- インライン展開促進
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- レジスタ割り当て最適化
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### **3. TBAA（Type-Based Alias Analysis）ヒント** 🎯
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「このポインタとあのポインタは別物だよ！」とLLVMに教えてあげる。
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#### **TBAAメタデータの設定**
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```python
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class TBAABuilder:
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"""TBAA（型ベースエイリアス解析）メタデータ生成"""
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def __init__(self, module):
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self.module = module
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self.root = self._create_tbaa_root()
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self.box_types = {}
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def _create_tbaa_root(self):
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||
"""TBAA階層のルート"""
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return self.module.add_metadata([
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ir.MetaDataString(self.module, "nyash-tbaa")
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||
])
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def create_box_type(self, box_name):
|
||
"""Box型ごとのTBAAノード"""
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||
if box_name not in self.box_types:
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self.box_types[box_name] = self.module.add_metadata([
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ir.MetaDataString(self.module, box_name),
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self.root,
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ir.IntType(64)(0) # offset
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])
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return self.box_types[box_name]
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||
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def annotate_load(self, load_inst, box_name):
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||
"""load命令にTBAAメタデータ付与"""
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tbaa_node = self.create_box_type(box_name)
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load_inst.set_metadata("tbaa", tbaa_node)
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# 使用例
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tbaa = TBAABuilder(module)
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# StringBoxへのアクセス
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str_load = builder.load(string_ptr)
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tbaa.annotate_load(str_load, "StringBox")
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# IntegerBoxへのアクセス
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int_load = builder.load(integer_ptr)
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tbaa.annotate_load(int_load, "IntegerBox")
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```
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**効果**:
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```python
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# TBAA情報があると、LLVMはこう最適化できる:
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# ① 整数を読む
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int_val = load(integer_box)
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# ② 文字列を書き込む（IntegerBoxとは無関係！）
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store(string_val, string_box)
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# ③ もう一度同じ整数を読む
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# → LLVMは「②の書き込みは①の整数に影響しない」と判断
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# → ③の再読み込みを省略！ int_val を再利用
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int_val_reused = int_val # load削減！
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```
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### **4. 関数属性（Function Attributes）** 🏷️
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関数の「性格」をLLVMに伝える。
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#### **主要属性**
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| 属性 | 意味 | 対象関数例 |
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|-----|------|-----------|
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| `readnone` | 副作用なし・メモリ読まない | Math.add, Math.sqrt |
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| `readonly` | 読み込みのみ・書き込みなし | Array.length, String.length |
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| `nounwind` | 例外を投げない | すべてのnyash関数 |
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| `alwaysinline` | 常にインライン展開 | 小さいヘルパー関数 |
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| `noinline` | インライン展開禁止 | デバッグ用関数 |
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| `cold` | めったに実行されない | エラーハンドラ |
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#### **実装例**
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```python
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def annotate_pure_function(func):
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"""純粋関数の最適化"""
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# 副作用なし → LLVMが同じ引数の呼び出しを1回に最適化
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func.attributes.add("readnone")
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func.attributes.add("nounwind")
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# 小さい関数は積極的にインライン化
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if count_instructions(func) < 10:
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func.attributes.add("alwaysinline")
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# 使用例
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math_add_func = module.get_function("Math.add")
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annotate_pure_function(math_add_func)
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# ✅ 最適化結果:
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# result1 = Math.add(1, 2) # → 実行される
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# result2 = Math.add(1, 2) # → LLVMが省略！result1を再利用
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```
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## 🚨 **注意点（絶対守るべきルール）**
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### **1. 未定義動作（UB）を絶対に避ける** ⚠️
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LLVMは未定義動作があると**とんでもないコードを生成する**ことがある！
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#### **主要UB一覧**
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| UB | 例 | 対策 |
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|---|---|------|
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| nullポインタ参照 | `*null_ptr` | null check挿入 |
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| 符号付きオーバーフロー | `INT_MAX + 1` | チェック付き演算 |
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| 未初期化変数使用 | `int x; return x;` | 明示的初期化 |
|
||
| 配列境界外アクセス | `arr[length]` | 境界チェック |
|
||
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||
#### **実装例: null check**
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||
```python
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def safe_load(ptr, name="load"):
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||
"""null check付きload"""
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# null check
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is_null = builder.icmp_unsigned('==', ptr, ir.Constant(ptr.type, None))
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||
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with builder.if_then(is_null):
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# nullならエラー
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builder.call(panic_func, [
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ir.Constant.literal_struct([
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ir.Constant(i8p, "Null pointer dereference")
|
||
])
|
||
])
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||
|
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# 安全にload
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return builder.load(ptr, name=name)
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```
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### **2. データレイアウト・呼び出し規約の統一** 📐
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プラットフォーム別の標準ルールに従う。
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```python
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# ターゲット別のデータレイアウト
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TARGET_LAYOUTS = {
|
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"x86_64-unknown-linux-gnu":
|
||
"e-m:e-i64:64-f80:128-n8:16:32:64-S128",
|
||
"wasm32-unknown-unknown":
|
||
"e-m:e-p:32:32-i64:64-n32:64-S128",
|
||
"aarch64-unknown-linux-gnu":
|
||
"e-m:e-i8:8:32-i16:16:32-i64:64-i128:128-n32:64-S128",
|
||
}
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# モジュールに設定
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module.triple = target_triple
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module.data_layout = TARGET_LAYOUTS[target_triple]
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```
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### **3. PHI命令は慎重に** 🔀
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全ての前任ブロックからの値を漏れなく指定！
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||
```python
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# ✅ 正しいPHI
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phi = builder.phi(i64, name="phi_result")
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||
phi.add_incoming(value_from_if, if_block)
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||
phi.add_incoming(value_from_else, else_block)
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||
# ❌ 間違い: else_blockからの値を忘れた
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||
phi = builder.phi(i64, name="phi_result")
|
||
phi.add_incoming(value_from_if, if_block)
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||
# → Verifierエラー！
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```
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### **4. Verifierを毎回実行** ✅
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開発中は関数を1つ生成するたびに検証！
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```python
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def build_function(func_name, ...):
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# 関数生成
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func = ir.Function(module, func_type, name=func_name)
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# ... IRを生成 ...
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# 必ず検証！
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if not func.verify():
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raise CompilerError(f"Invalid IR in {func_name}")
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return func
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```
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## 📊 **期待される効果（ベンチマーク予測）**
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| 最適化手法 | 期待される効果 |
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|-----------|-------------|
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| LLVM Intrinsics | メモリ操作: 5-10倍高速化 |
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| Box構造明示 | メソッド呼び出し: 10-100倍高速化 |
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| TBAA | ループ内load削減: 20-50% |
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| 関数属性 | 関数呼び出しオーバーヘッド: 50-90%削減 |
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**総合効果**: 現在比で **2-5倍の性能向上**を予測
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## 🎯 **実装優先順位**
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1. **Verifier統合** 🔴 最優先
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2. **UBチェック** 🔴 最優先
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3. **データレイアウト標準化** 🟡 重要
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4. **Box構造明示** 🟡 重要
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5. **LLVM Intrinsics** 🟢 中
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6. **関数属性** 🟢 中
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7. **TBAA** 🔵 低（効果大だが実装複雑）
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## 📚 **参考資料**
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- [LLVM Language Reference Manual](https://llvm.org/docs/LangRef.html)
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- [LLVM Alias Analysis Infrastructure](https://llvm.org/docs/AliasAnalysis.html)
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- [LLVM Function Attributes](https://llvm.org/docs/LangRef.html#function-attributes)
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- [LLVM Intrinsics](https://llvm.org/docs/LangRef.html#intrinsic-functions)
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**まとめ**: Geminiの提案は**実用的で効果的**！Phase 21で段階的に実装していく価値がある 🎊
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