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Phase‑20.31 — Optimizations: LLVM Opt + MIR Prepass + UserBox Birth
目的
- ハコルネの実行性能を一段引き上げる。特に「ユーザーボックス生成」の遅さを改善し、代表ケースで C の約 80% を狙う。
スコープ（本フェーズ）
- LLVM 最適化レベルの切替を CLI/ENV から統一管理（llvmlite と native の両経路）。
- ENV:
HAKO_LLVM_OPT_LEVEL（alias:NYASH_LLVM_OPT_LEVEL）で 0〜3 を指定可能。llvmlite ハーネス / Python ビルダー双方で尊重する。 - MIR プリ最適化（安全セット）を導入し、IR 形状を最適化に適した形へ整える。
- ユーザーボックス生成（birth）の高速化: 形状キャッシュ＋連続領域確保のファストパスを追加（実装計画）。
非スコープ（次フェーズ）
- ネイティブ AOT ライブラリの内部 LLVM パス実装（
libhako_llvmの本実装）。 - 高度なループ最適化（SLP/Vectorize など）は設計のみ（既定 OFF）。
性能目標（代表ケース）
- C の 80% を目安（±5% の揺れを許容）。
- ベンチ対象（代表）:
- 算術ループ（i64）+ 条件分岐（if/phi）
- ユーザーボックスを N 回生成（小さな固定フィールド数: 2〜4）→ 数値フィールドに書き込み → 破棄
- 配列 push/pop を挟む軽いメモリアクセス
測定方針
- AOT（llvmlite）で EXE を生成し、同等の C 実装と実行時間を比較（3 回以上、最小値採用）。
- 既定は O2、
HAKO_LLVM_OPT_LEVEL=3でも回帰しないこと（負例も併設）。
合格基準（MVP）
- 代表ベンチで C の ≥ 80% を達成。
- quick/integration が緑のまま（既定挙動は不変）。
- ユーザーボックス生成の 2 桁％ 改善（ベース比）。