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MIR統一解釈層の設計と実装(2025-09-01追記)
背景:VMがMIR解釈の参照実装だった
元々の意図
VM = MIR解釈層(唯一の真実)
↓
他のバックエンド(JIT/AOT/LLVM)もVMの解釈を参照
実際に起きた問題
VM → 独自のMIR解釈実装
JIT → 独自のMIR解釈実装(VMと微妙に違う)
LLVM → また独自のMIR解釈実装
Cranelift → さらに独自実装の危機...
結果:同じMIR解釈を4回も実装!
Semanticsトレイト設計(ChatGPT5との共同設計)
統一インターフェース
trait Semantics {
type Val; // 値の表現(VMValue, LLVM Value, etc)
// MIR命令の意味論を定義
fn const_i64(&mut self, v: i64) -> Self::Val;
fn binop_add(&mut self, lhs: Self::Val, rhs: Self::Val) -> Self::Val;
fn box_call(&mut self, type_id: u16, method_id: u16, args: Vec<Self::Val>) -> Self::Val;
// ... 他の命令
}
各バックエンドの実装
// VM: 実際に計算
impl Semantics for VmSemantics {
type Val = VMValue;
fn binop_add(&mut self, lhs: VMValue, rhs: VMValue) -> VMValue {
// 実際に加算を実行
}
}
// LLVM: IR生成
impl Semantics for LlvmSemantics {
type Val = inkwell::values::BasicValue;
fn binop_add(&mut self, lhs: BasicValue, rhs: BasicValue) -> BasicValue {
// LLVM IRのadd命令を生成
}
}
フォールバック削除の苦労
フォールバックによる複雑性
// Before: フォールバック地獄
match jit_compile(mir) {
Ok(code) => run_jit(code),
Err(_) => {
// JIT失敗→VMフォールバック
// でもJITとVMで動作が違う...
vm_execute(mir)
}
}
削除作業の大変さ
- フォールバック用の条件分岐が至る所に散在
- エラーハンドリングが複雑に絡み合う
- テストもフォールバック前提で書かれている
- 「念のため」のコードを全て削除する必要
削除後のシンプルさ
// After: 潔い失敗
match backend {
Backend::VM => vm.execute(mir),
Backend::JIT => jit.compile_and_run(mir), // 失敗したら失敗!
}
教訓
-
最初から統一設計が重要
- VMをMIR解釈の参照実装として明確に位置づける
- 他のバックエンドはVMの動作を忠実に再現
-
フォールバックは悪
- 一時的な安心感と引き換えに長期的な複雑性を生む
- 失敗は失敗として扱う方がシンプル
-
AI協調開発での伝達の重要性
- 「VMをMIR解釈層にする」という意図が伝わらなかった
- 結果として重複実装が発生
- 明確な設計文書の重要性
追記:LLVM地獄からの解放(2025-09-01)
LLVM統合で直面した現実
本日、LLVM統合作業中に以下の問題が発生:
- llvm-sys v180.0.0のバージョン要求地獄
- WSL→Windows環境変数伝播の失敗
- 文字化けによるバッチファイル実行不能
- vcpkgでのLLVMビルドが数時間かかりCPU 100%
Craneliftという救世主
# LLVM: 環境構築だけで1日以上
# Cranelift: 5分で完了
cargo build --release --features cranelift-jit
戦略的転換の決断
LLVMの問題点(巨大・ビルド困難)を認識し、既存のCranelift実装に戻ることを決定。これは後退ではなく、実用性を重視した前進である。
統一設計の新たな意味
- MIR解釈の統一だけでなく「開発体験の統一」も重要
- 外部依存(LLVM)による複雑性は制御不能
- Rust製軽量バックエンド(Cranelift)により、真の統一が実現
- 「大きいものが良い」という固定観念からの解放