🎉 Successful merge of Copilot and Claude implementations: **Copilot Contributions (Phase 8.3):** - ✅ WASM Box Operations: RefNew/RefGet/RefSet complete implementation - ✅ Memory management: BoxLayout, MemoryManager with standard types - ✅ WASM codegen: Box allocation, field access, type-safe operations - ✅ Runtime support: malloc, heap management, type ID system **Claude Contributions (Benchmark System):** - ✅ Comprehensive benchmark framework (src/benchmarks.rs) - ✅ CLI integration: --benchmark, --iterations, --output options - ✅ 3-backend performance comparison (Interpreter/VM/WASM) - ✅ 280x WASM speedup verification system - ✅ Golden dump testing infrastructure **Unified Features:** - 🔧 execute_wasm_mode: Supports both output file and stdout - 🔧 CLI arguments: All options preserved and functional - 🔧 Error handling: Improved MIR verification messages - 🔧 Build system: All modules properly integrated **Next Steps Ready:** - 📊 MIR diet planning (35→20 instructions) - 🚀 Phase 8.4: AOT WASM native compilation - 🧪 Golden dump automation 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
5.4 KiB
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🚀 Nyash Native Compilation Roadmap
Generated: 2025-08-14 - AI大会議議題
🎯 現在地点
Phase 8.2 PoC2達成: 280倍高速化WASM実行成功
Current Performance (100 iterations avg):
- WASM: 0.17ms (280x faster)
- VM: 16.97ms (2.9x faster)
- Interpreter: 48.59ms (baseline)
技術基盤完成状況:
- ✅ AST → MIR変換パイプライン
- ✅ MIR → WASM コード生成
- ✅ MIR → VM 実行エンジン
- ✅ 3バックエンド統合CLI
- ✅ 自動ベンチマークシステム
🗺️ ネイティブコンパイル戦略
🥇 Phase A: AOT WASM (短期 - 2-4週間)
Goal: 既存WASM基盤でネイティブ実行ファイル生成
実装アプローチ:
# 新CLI機能
nyash --compile-native program.nyash -o program.exe
nyash --aot program.nyash # 短縮形
# 内部パイプライン
Nyash → AST → MIR → WASM → wasmtime compile → Native Binary
技術詳細:
- wasmtime compile: WASM → ネイティブバイナリ変換
- Cranelift使用: wasmtimeの内部コンパイラ活用
- クロスプラットフォーム: Windows/Linux/macOS対応
- 既存基盤活用: WASMバックエンド完全再利用
期待性能: 0.10ms (500倍高速化)
成功基準:
--compile-nativeCLI実装- 実行ファイル生成成功
- 既存ベンチマーク維持
- クロスプラットフォーム動作確認
実装ファイル:
src/backend/native_aot.rs- AOTコンパイラsrc/main.rs- CLI統合benchmarks/bench_native.nyash- ネイティブ性能測定
🥈 Phase B: Cranelift Direct (中期 - 2-3ヶ月)
Goal: MIRから直接ネイティブコード生成
実装アプローチ:
// src/backend/cranelift.rs
pub struct CraneliftBackend {
context: cranelift::Context,
module: cranelift::Module<ObjectModule>,
}
// パイプライン
Nyash → AST → MIR → Cranelift IR → Native Binary
技術詳細:
- 直接コンパイル: WASM経由せずMIR→ネイティブ
- 最適化制御: Craneliftの最適化レベル調整
- デバッグ情報: ネイティブデバッガ対応
- 静的リンク: 単体実行ファイル生成
期待性能: 0.08ms (600倍高速化)
技術課題:
- MIR → Cranelift IR変換実装
- Everything is Box メモリモデル
- ガベージコレクション統合
- デバッグ情報生成
🥉 Phase C: LLVM Optimization (長期 - 6ヶ月+)
Goal: 最高性能のLLVMバックエンド
実装アプローチ:
// src/backend/llvm.rs - inkwell使用
use inkwell::*;
// パイプライン
Nyash → AST → MIR → LLVM IR → Native Binary (O3)
技術詳細:
- LLVM O3最適化: 最高レベルの最適化
- LTO対応: Link Time Optimization
- プロファイル最適化: PGO (Profile Guided Optimization)
- ターゲット最適化: CPU特化最適化
期待性能: 0.05ms (1000倍高速化)
技術課題:
- LLVM依存管理
- 複雑な最適化パス
- ビルド時間増大対策
- バイナリサイズ最適化
📊 性能予測比較
| Phase | Backend | 予想時間 | 高速化倍率 | 実装期間 | 技術的複雑度 |
|---|---|---|---|---|---|
| Current | WASM | 0.17ms | 280x | ✅完了 | 中 |
| A | AOT WASM | 0.10ms | 500x | 2-4週間 | 低 |
| B | Cranelift | 0.08ms | 600x | 2-3ヶ月 | 中 |
| C | LLVM O3 | 0.05ms | 1000x | 6ヶ月+ | 高 |
🎯 推奨実装順序
1. Phase A優先推奨理由
- 低リスク: 既存技術活用
- 高効果: 2-3倍の追加高速化
- 即効性: 数週間で実用可能
- 学習効果: ネイティブコンパイル経験獲得
2. 段階的発展
- Phase A → 実用レベルのネイティブ言語達成
- Phase B → 専用最適化による差別化
- Phase C → 最高性能言語の地位確立
3. ベンチマーク駆動開発
各Phaseで既存ベンチマークシステム活用:
# 性能回帰チェック
nyash --benchmark --iterations 100
# ネイティブ性能測定
nyash --benchmark --native --iterations 100
🤖 AI議論ポイント
Gemini先生への質問
- Cranelift vs LLVM: Rust言語開発の観点からの推奨は?
- wasmtime compile: 実用性・性能・制約の評価
- Everything is Box: ネイティブでの最適実装戦略
- 段階的アプローチ: 技術的妥当性の評価
codex先生への質問
- 実装優先度: Phase A-C の現実的スケジュール
- 技術的課題: 各Phaseの隠れたリスク分析
- ユーザー価値: ネイティブ化の実用的メリット
- 競合比較: 他言語のネイティブ戦略との差別化
🌟 期待される革新
開発体験革命
- 開発: インタープリター(詳細デバッグ)
- テスト: VM(中間性能・高信頼性)
- 配布: WASM(Web・サンドボックス)
- 本番: Native(最高性能・単体配布)
言語としての完成度
- 学習容易性: Everything is Box哲学
- 開発効率性: 明示的デリゲーション・型安全性
- 実行性能: ネイティブレベルの高速実行
- 配布柔軟性: 4つの実行形態対応
次のステップ: AI大会議で実装戦略の詳細検討・優先順位決定
Let's make Nyash the ultimate native language! 🚀