20160906 pplss ishizaki public

2016年9月6日
石崎一明 http://ibm.biz/ishizaki kiszk@acm.org
日本アイ・ビー・エム（株）東京基礎研究所
（資料作成協力：井上拓、大平怜、小笠原武史、菅沼俊夫、仲池卓也）
PPLサマースクール2016「商用Java処理系の研究開発」
Java Just-In-Timeコンパイラの実装技術
1 Java Just-In-Timeコンパイラの実装技術／石崎一明
JavaTMおよびすべてのJava関連の
商標およびロゴはOracleやその関連
会社の米国およびその他の国にお
ける商標または登録商標です

© 2016 IBM Corporation
商用Java処理系の研究開発
2 Java Just-In-Timeコンパイラの実装技術／石崎一明2016/09/06
概要：日本アイ・ビー・エム（株）東京基礎研究所はJava言語の黎明期からその処理系に関する研究開発を
リードし，IBM開発部門と協業して業務アプリケーションの基盤として使われるJava処理系を世に送り出し
てきた．特に，Just-In-TimeコンパイラとJava仮想マシンの主要構成要素については各種の先進的技術を考案
し，世界トップクラスの性能を達成するとともに，多数の学会発表も行ってきている．本セミナーでは，こ
の商用Java処理系の研究開発に関する経験をもとに，以下の内容について述べる．
1 Javaの登場と発展（30分，講師：小野寺民也）
1995年のJavaの登場とその後の受容の過程を概観し，Java登場時にどのような性能上の課題があったかを
述べ，続く2つのセッションへの導入とする．また，性能向上の研究開発における標準ベンチマークの重要
さについても言及する．
2 Java仮想マシンの実装技術（2時間，講師：河内谷清久仁）
Java言語処理系の実装について詳説する．まずJava仮想マシンの概要について述べ，その主要な構成要素
として，クラス管理とインタープリタ，ヒープ管理とガベージコレクション，スレッド管理と同期機構，
JITコンパイラとの連携，などについて説明する．性能改善のために行った各種手法についても触れる．
3 Java Just-In-Timeコンパイラの実装技術（2時間，講師：石崎一明）
Javaの動的コンパイラの実装について詳説する．まず構成の概要について述べ，主な最適化，動的コンパ
イラ特有の最適化，Java言語特有の最適化，について説明する．また，Java言語からSIMDやGPUなどの
ハードウェア機構を使う試みについても述べる．商用コンパイラの実装に関する経験談についても触れる．
4 まとめと展望（1時間，講師：小野寺民也）
まとめとして，プログラミング言語の実装技術の歴史を概観し，Javaの誕生と発展に果たした役割につい
て考えてみたい（内容は予告なく変更することがありますｗ）．

講師紹介
小野寺民也（おのでらたみや） http://ibm.biz/onodera
日本アイ・ビー・エム（株）技術理事，東京基礎研究所サービス型コンピューティング部長．1988年東
京大学大学院理学系研究科情報科学専門課程博士課程修了．同年日本アイ・ビー・エム（株）入社．以来，
同社東京基礎研究所にて，プログラミング言語およびミドルウェアおよびシステムソフトウェアの研究開
発に従事．情報処理学会第41回（平成2年後期）全国大会学術奨励賞，同平成7年度山下記念研究賞，同平
成16年度論文賞，同平成16年度業績賞，各受賞．理学博士．日本ソフトウェア科学会会員（元・理事），
情報処理学会シニア会員，ACM Distinguished Scientist．
河内谷清久仁（かわちやきよくに） http://ibm.biz/kawatiya
日本アイ・ビー・エム（株）シニア・テクニカル・スタッフ・メンバー，東京基礎研究所ディープ・コン
ピューティング＆アナリティクス部長．1987年東京大学大学院理学系研究科情報科学専攻修士課程修了．
同年日本アイ・ビー・エム（株）入社．以来，同社東京基礎研究所にてOSやプログラミング言語処理系な
どの研究に従事．最近は，Javaの性能問題分析などにも携わる．博士（政策・メディア）．1994年情報処
理学会大会奨励賞，2005年同・論文賞，2008年日本ソフトウェア科学会高橋奨励賞，各受賞．日本ソフト
ウェア科学会編集副委員長（元・理事），情報処理学会シニア会員，ACM Distinguished Engineer．
石崎一明（いしざきかずあき） http://ibm.biz/ishizaki
日本アイ・ビー・エム（株）東京基礎研究所リサーチ・スタッフ・メンバー．1992年早稲田大学理工学研
究科修士課程修了．同年日本アイ・ビー・エム（株）入社．以来，同社東京基礎研究所にて，Fortran言語
の並列化コンパイラ，Java言語の動的コンパイラ，Python言語の動的コンパイラ，などのプログラミング
言語処理系の研究に従事．最近は，JavaやApache Sparkからの，GPUその他アクセラレータ活用方法に興
味を持つ．情報処理学会平成16年度業績賞受賞．博士（情報科学）．日本ソフトウェア科学会理事，情報
処理学会会員，ACM Senior Member．

Java Just-In-Timeコンパイラの実装技術
 この２時間で、お話する内容
– 動的コンパイラの実装について９０分
– 商用コンパイラ実装の経験談３０分

動的コンパイラの構成
 主に下記のような構成を取る
– 最適化アルゴリズムのオーダーが高いものは、あまり使わない
 例：精度の高いポインタ解析
中間コード生成
プラットフォーム共通最適化
コード生成
プラットフォーム固有最適化
最終コード生成
インライニング、脱仮想化（de-
virtualization）、共通部分式削除、
等
コントロールフローグラフ
機種非依存の中間表現
プラットフォーム固有の命令列
レジスタアロケーション、命令ス
ケジューリング、等
プ
ロ
フ
ァ
イ
ル
情
報

インタプリタと協調した動的コンパイラの特徴
 実行中のハードウェアに特化したコードを生成可能
 実行環境に特化した最適化を適用可能
– インタプリタ、コンパイルコード、ハードウェアで、実行時プロファイルを取
得・利用する
 コールグラフ（メソッドの呼び出し頻度）
 基本ブロック（Basic block, BB)（実行頻度）
 エッジ（コントロールフローグラフのエッジの実行頻度）
 値やその型（ループの繰り返し回数や、メソッドのレシーバーの型）
 ハードウェアが持つカウンタ（命令実行アドレス、キャッシュミス、など）
 実行時に再コンパイル可能
 すべてのコードをコンパイルしなくてもよい
– 頻繁に実行されないコードは、インタプリタで実行してもよい
 インタプリタにシンボルのResolveを任せることができる
– Resolveに付随する副作用の考慮を緩和できる6 Java Just-In-Timeコンパイラの実装技術／石崎一明

もし、コンパイル時にシンボルがUnresolveだと
 コンパイル時にシンボルをResolveすると、動作が変わることがある
– 初めてResolveしたクラスに関して、class initializerが実行される
•
 実行時にResolveするコードを生成する必要がある
– 自己書き換えコードを生成する（マルチスレッド対応が必要）
 UnResolveなシンボルを持つ参照は、移動・削除等の最適化を阻害する
– Class initializerが実行されて、例外など副作用が起きるかもしれない
class Cls1 { static { System.out.println(“Hello Java”); } static float f1; }
class test { float foo(Boolean c1) { if (c1) { return Cls1.f1; } else { return 0; } }
jmp resolveCall_ClsF1
RefF1:
load r4, offsetF1(r10) // 命令の2,3 byte目がoffsetF1
...
resolveCall_ClsF1:
mov r3, Cls1_f1
call ResolveClass // r3: offset
stores (RefF1 + 2), r3
store (RefF1 – 4), nop
sync
ret
CPU命令
nop
load r4, 8(r10)
...

動的コンパイラの実装（最適化）について、
今日お話すること
 メソッドインライニングとコンパイル単位
 例外処理最適化
– 例外チェック除去
– 例外処理オーバヘッドの軽減
 スレッド局所性を利用した最適化
 ハードウェア機構の活用
– 文字列処理命令
– Transactional memory (TM)
– Single instruction multiple data (SIMD)
– General-purpose computing on graphics processing units (GPGPU)
※コンパイラの教科書などで説明されているような基本的な最適化は、こちらなどをご参照ください
http://www.slideshare.net/ishizaki/20151112-kutech-lectureishizakipublic

メソッドインライニングと
コンパイル単位

メソッドインライニング（インライン展開）
 あるメソッド呼び出しを、そのメソッド呼び出しによって呼びされるメ
ソッド（呼び出し先）の本体のコピーで、置き換えること
class Top {
static final int div(int i) { return (i != 0) ? (4 / i) : 0;}
static int calc() {
int r = 3 + Top.div(2);
return r;
}
}
static int calc() {
int r = 3 +
return r;
}
((2 != 0) ? (4 / 2) : 0);

なぜメソッドインライニングを行うのか？
 コンパイラが生成するコードの質の問題の軽減
– コンパイル単位を大きくして、最適化をより適用したい
 一般にオブジェクト指向言語では、メソッドの大きさが小さくなりがち
– メソッド呼び出しのオーバヘッドの削減
 プロセッサ上での性能問題の軽減
– 直接メソッド呼び出しや仮想メソッド呼び出しが使用する命令が、プロセッサ
内のパイプライン実行を乱す
 実行コードの空間的局所性の向上
 しかし、コストは抑えたい
– コンパイル時間の増加は、できるだけ抑えたい
– コードサイズの増加は、できるだけ抑えたい

コンパイラが生成するコードの質の問題の軽減（１）
 コンパイル単位の範囲の増加によるコードの質の向上
– 最適化（特にデータフロー解析）の適用範囲が広がる
class Top {
static int calc() {
int r = 3 + Top.div(2);
return r;
}
}
static int calc() {
int r = 3 + ((2 != 0) ? (4 / 2) : 0);
return r;
}
static int calc() {
return 5;
}
Top.div(2)を呼び出し先のコードで置き換え
コンパイル時に式を評価する

コンパイラが生成するコードの質の問題の軽減（２）
 引数渡しの際にプログラムからは見えない重い処理を伴うことがあるが、
インライニング後の最適化の結果、削減可能な場合がある
– Javaでは、可変長引数を使用すると、javacがvalueOfメソッドを挿入し、メソッ
ドでオブジェクトが生成される
class Top {
void print(int i, int j, int k) {
System.out.printf(“%d %d¥n”, i, j);
}
}
class Top {
void print(int i, int j, int k) {
System.out.printf("%d %d¥n", new Object[] {
Integer.valueOf(i), Integer.valueOf(j)
});
}
}
プログラム
javacでコンパイルされた結果

コンパイラが生成するコードの質の問題の軽減（３）
 メソッド呼び出しの際には、プログラムからは見えない、application
binary interface(ABI)にもとづいた処理が必要になる
// t.add(2)の呼び出し
...
mov r4 = 2 // 第２引数 2
mov r3 = r10 // 第１引数 t
call method_add
mov r4 = r3 // 戻り値
...
CPU命令
sp
lower
address
スタックフレーム

コンパイラが生成するコードの質の問題の軽減（３）
 メソッド呼び出しの際には、プログラムからは見えない、application
binary interface(ABI)にもとづいた処理が必要になる
– メソッド呼び出しがなくなれば、これらの処理は減る
// t.add(2)の呼び出し
...
mov r4 = 2 // 第２引数 2
mov r3 = r10 // 第１引数 t
call method_add
mov r4 = r3 // 戻り値
...
CPU命令
lower
address
スタックフレーム
// t.add(2)のメソッド入り口
method_add:
store (sp+8), return // 前のスタックフレーム上へ
// 戻りアドレスを保存
mov r0 = sp // 古いスタック値の保存
sub sp = sp + 64 // 新しいスタックの作成
store (sp+0), r0 // 新しいスタックから
// 古いスタックへのリンク作成
mov r16 = r4 // 第２引数の受け取り
... sp
t.add() 作業
領域

メソッドインライニングを行うか行わないかの判断
 （私見では）決定解はこれまでにはない。
– 実際の実装では、さまざまなヒューリスティックスも使われている
 時代（プロセッサアーキテクチャ、言語）によって良い解法が異なるので
は？
– 静的情報
 呼び出し先メソッドの大きさ
 制御フローの形
• 呼び出し先メソッドを先読みして、インライニングを行った場合最適化が適用できるか判断する
 …
– 動的情報
 実行中に集められた引数の値にもとづいて、インライニングを行った場合最適化が適用
できるか判断する
 実行中に集められた実行時のメソッド実行頻度に基づく
• ハードウェアカウンタ（OSのサポートも必要）から、メソッド実行頻度を推定可能

1. 再コンパイル時に、コールグラフエッジeに対して費用対効果CBを計算
2. CB(e)が高い順にコールグラフエッジをソート
• CB(e1) = (44/55) / (10/100) = 8, CB(e2) = (11/55) / (50/100) = 0.4
3. 上位のエッジ（の先の呼び出し先メソッド）から順にインライニング
4. 中間コード総サイズが、コンパイラが定めた閾値に達したら終了
void foo() {
bar();
bar();
baz();
}
実行時プロファイル情報を用いた判断 [Nakaike2014]
)(
)(
)(
eCalleeSize
encyCallFreque
eCB  encyTotalFrequ
encyCallFreque )(
izeCallGraphS
eCalleeSize )(
ハードウェアカウンタと
コールスタックから取得
コンパイル情報から取得
Callerメソッド
コールエッジと
呼び出し頻度
CalleeメソッドCalleeメソッド
foo[40]
bar[10] baz[50]
e1(44) e2(11) メソッドと
その大きさ

実行性能とコンパイル時間の改善
 実行時情報を使わない場合に比べ、
– 最大10%（平均2%）実行性能向上
– 最大29%（平均5%）コンパイル時間短縮
90
92
94
96
98
100
102
104
106
108
110
112
cc cs cmp aes rsa sv db mpg sr snf xt xv 平均
Relativethroughput(%)
IBM Java, 5.5 GHz zEC12 4 cores, z/OS
0
20
40
60
80
100
120
140
cc cs cmp aes rsa sv db mpg sr snf xt xv 平均
Relativetime(%)
←Lowerisbetter
SPECjvm2008ベンチマークの実行性能向上 SPECjvm2008ベンチマークの
コンパイル時間増加
→Higherisbetter

直接メソッド呼び出し（direct method call）
 コンパイル時に、プログラム上の情報から呼び出し先が一意に決定可能
– 直接分岐命令（call address)の使用
class Top {
static final
int div(int i) { ... }
static int calc() {
... Top.div(2) ...
...
}
}
...
call method_div
...
method_div:
...
ret
プログラム CPU命令

仮想メソッド呼び出し（virtual method call）
 コンパイル時に、呼び出し先が一意に決定できない
– 実行時に呼び出し先を決定する機構（表引き、など）が必要
– 間接分岐命令（call register）の使用
class Sub1 extends Top {
int add(int i) { ... }
static int calc1(Top t) {
... t.add(2) ...
...
}
}
...
// r3 = object of Top
load r2, (r3+offset_class_in_object)
load r1, (r2+offset_vtableadd_in_class)
load r0, (r1+offset_code_in_method)
call r0
プログラム CPU命令
Top object t class Sub1
div
foo
virtual table
add
code
method Sub1.add
r3 r2 r1
binary
code
r0
同じメソッドはクラス階層内で
同じオフセットを持つ

メソッドインライニングを行うメソッドの特定
 呼び出し先メソッドが、容易に一意に特定できる場合
– 直接メソッド呼び出しの場合
class Top {
int add(int i) { return i + 9; }
static int calc() {
int r = Top.div(2) + 3;
return r;
}
}

メソッドインライニングを行うメソッドの特定
 メソッドの呼び出し先を一意に特定することが難しい場合
– 仮想メソッド呼び出し
– インターフェースメソッド呼び出し
call t.add()
foo(Top t) { t.add(); }
CPU命令

Devirtualizationによって特定
 複数の呼び出し先を、特定した１つとその他、に分ける
– 仮想呼び出しではなくなっている、のでdevirtualization（脱仮想化）
 分ける方法
– Guarded devirtualization
– Direct devirtualization
call t.add() Sub1.add()
Top.add()
Sub2.add()
...
call t.add()call Sub2.add()

Guarded devirtualizationによって特定
 複数の呼び出し先を条件分岐（ガード）によって、
特定した１つとその他、に分ける
 実行時情報などからガードを挿入して、
呼び出し先を特定
– Method test [Calder1994], Class test [Grove1995]
 複数の呼び出し先を特定
– Polymorphic inline cache [Hölzle1991]
call t.add() Sub1.add()
Top.add()
Sub2.add()
...
call t.add()call Sub2.add()
ガード

Direct devirtualizationによって特定
 プログラム解析などによってガード無しで、１つであることを特定
 ガード無しで、１つの呼び出し先を特定
– Type analysis [Chamber1990]
– Class hierarchy analysis [Dean1995, Ishizaki2000]
– Rapid type analysis [Bacon1996]
– Preexistence [Detletf1999]
call t.mul() Top.mul()
...
call Top.mul()

Guarded devirtualizationの手法
 元のコード
 直接メソッド呼び出しもしくはメソッドインライニングされているコー
ドを呼び出してよいか、ガードの比較結果に基づいて判断する。
...
// r3 = object in t
load r2, offset_class_in_object(r3)
load r1, offset_vtableadd_in_class(r2)
load r0, offset_code_in_method(r1)
call r0
...
Top object t class Sub1
div
foo
virtual table
add
code
method Sub1.add
// r3 = object in t
if (r2 == #address_of_classSub1) {
call Sub2.add // exec inlined code
} else {
call r0
}
// r3 = object in t
if (r1 == #address_of_methodSub1add) {
} else {
call r0
}
Class test（クラスの一致で判断）Method test（メソッドの一致で判断）
CPU命令

Polymorphic inline cache (PIC)
 複数の呼び出し先を持つメソッド呼び出しの高速化のために、
複数のガードを挿入する
– 複数のメソッドがオーバライドしている仮想メソッド呼び出し
– 複数のクラスがimplementしているインターフェース呼び出し
// r1 = object in t
if (r2 == #address_of_classTop) {
call Top.add // exec inlined code
else if (r2 == #address_of_classSub1) {
else if (r2 == #address_of_classSub2) {
} else {
call r4
}
class Top
add()
class Sub1
add()
class Sub2
add()

Direct devirtualizationの必要性
 ガードを挿入したguarded devirtualization、はSmalltalkなどの動的型付け
言語で盛んに研究されてきた
– 仮想メソッド呼び出しの実行コストが大きいので、実行時間の短縮に貢献
 Javaなどの静的型付け言語では、仮想メソッド呼び出しの実行コストと、
guarded devirtualization＋直接呼び出しによる実行コストは、あまり差が
ない
– guarded devirtualization＋メソッドインライニング
– ガード無しのdirect devirtualizationによる、実行時間の短縮の要求

Direct devirtualizationの手法
 クラス階層解析（Class hierarchy analysis, CHA）を必要としない方法
– Type analysis [Chamber1990]
– Value type analysis (VTA) [Sundaresan2000]
– Extended type analysis (XTA) [Tip2000]
 Type analysisをメソッド間に拡張
 クラス階層解析を必要とする方法
– Class hierarchy analysis (CHA) [Dean1995]
– Class hierarchy analysis with code patching [Ishizaki2000]
– Rapid type analysis (RTA) [Bacon1996]
– Preexistence [Detletf1999]

型解析(type analysis）
 メソッド呼び出しのレシーバーに到達するオブジェクトの型を、データ
フロー解析によって求める。
– 型が一意に決定する場合には、呼び出し先のメソッドを一意に決定可能。
– 仮想メソッド呼び出しを、直接メソッド呼び出しに変換、もしくはメソッドイ
ンライニングが可能
int bar() {
Top t = new Sub1();
...
... t.add(4) ...
}
...
// r3 = t
call method_Sub1add
...
method_Sub1add:
...
ret
レシーバー
CPU命令
t.add()のtに到達する
型はSub1だけなので、
Sub1.add()が必ず
呼び出される

クラス階層解析（Class hierarchy analysis - CHA）
 プログラム全体のクラス階層においてどのメソッドが定義されているか
を調べる
– 各クラスがとり得るメソッド集合を集める
 集合内のメソッド数が少ないほど、devirtualizationの効率が高くなる
class Top
mul()
class Sub3 class Sub4
mul()
Top: {Top.mul(),Sub4.mul()}
Sub3: {Top.mul()}
Sub4: {Sub4.mul()}
Classがレシーバーの型となった時
とり得るメソッド集合 {}
class Top
mul()
class Sub3
Top: {Top.mul()}
Sub3: {Top.mul()}
foo(Top t) {
t.mul(3)
}

CHAを使ったdevirtualization
 CHAや求めたメソッド集合を用いて、メソッド呼び出しのレシーバーの
オブジェクトの型から、呼び出し先となり得るメソッド集合を取得する
 メソッド集合の中にメソッドが１つだけ存在するならば、呼び出し先の
メソッドを一意に決定可能
– 直接メソッド呼び出しに変換、もしくはメソッドインライニングが可能
int foo(Top t) {
... t.mul(3) ...
}
...
// r3 = t
call method_Topmul
...
method_Topmul:
...
ret
CPU命令
class Top
mul()
class Sub3
Top: {Top.mul()}
Sub3: {Top.mul()}
t.mul()では
Top.mul()が
必ず呼び出される

CHAとcode patchingによるdevirtualization
 Javaの場合、実行中にクラスロード・アンロードが発生するので、
常に正しい状態に保つ必要がある
 コンパイル時に一意であった呼び出し先メソッドが、実行中に複数になることがある
– 直接メソッド呼び出しと間接メソッド呼び出しの両方を用意し、最初は直接メ
ソッド呼び出しを実行する
int foo(Top t) {
... t.mul(3) ...
}
...
call method_Topmul // 直接呼び出し
after_call:
...
dynamic_call:
load r2,(r3+offset_class_in_object)
load r1,(r2+offset_vtablemul_in_class)
load r0,(r1+offset_code_in_method)
call r0 // 間接呼び出し
jmp after_call
CPU命令
class Top
mul()
class Sub3
Top: {Top.mul()}

動的クラスローディング発生時
 Javaの場合、実行中にクラスロード・アンロードが発生するので、
常に正しい状態に保つ必要がある
 コンパイル時に一意であった呼び出し先メソッドが、実行中に複数になることがある
– 動的クラスローディングの結果、クラスSub4がロードされメソッドmul()がオー
バライドされた時は、コードを書き換えて間接メソッド呼び出しを実行する
int foo(Top t) {
... t.mul(3) ...
}
...
jmp dynamic_call
after_call:
...
dynamic_call:
load r2,(r3+offset_class_in_object)
load r1,(r2+offset_vtablemul_in_class)
load r0,(r1+offset_code_in_method)
call r0 // 間接呼び出し
jmp after_call
CPU命令
class Top
mul()
class Sub3
Top: {Top.mul(),
Sub4.mul()}
class Sub4
mul()

CHAとcode patchingによるdevirtualizationの問題点
 データーフロー解析結果の精度が悪くなる
– メソッドインライニングした場合と仮想メソッド呼び出しの制御が合流する
 Method test, Class test
 CHA + code patching
– 例えば、rの値は？
int r = t.add(-2);
if (r != 0) { ... // 長いコード }
return r;
}
}
r = t.add(-2)r = Sub2.add(-2)
-> -2 + 2 = 0
ガード
r != 0
// 長いコード

Deoptimization [Hölzle1992]
 コンパイラ内部表現は、ある条件を満たさなかったとき、分岐先がコンパ
イルコード外となる
– コンパイルするコード量が減る
– コンパイラコード内の制御合流点が減る
 典型的な使われ方
– Specialization（特殊化）を行った場合、
その効果を高める
– デバッガを有効化するとき、インタプリタに
遷移する
int i = 1;
int r = t.add(-2);
if (r != 0) { ... // 長いコード }
return r + i;
}
}
r = t.add(-2)r = Sub2.add(-2)
-> -2 + 2 = 0
条件
r != 0
// 長いコード

Deoptimizationを用いた最適化適用
 コンパイルコード内では、rの値が0と決まるので、rを参照する条件分岐
と条件が成立しない場合のコードを削除可能
 コンパイルコード外に実行を移行する
際に、補償コードが必要
– コンパイラが生成した中間変数、削除した
変数、から、インタプリタ、デバッガで
参照される値の復元
 コンパイラは、i = 1を定数伝搬後削除する
int i = 1;
int r = t.add(-2);
if (r != 0) { ... // 長いコード }
return r + i;
}
}
i = 1r = Sub2.add(-2)
-> -2 + 2 = 0
条件
インター
プリタで
実行
r = t.add(-2)
t = r + it = r + 1

コンパイルコードとインタープリタ間の実行遷移
 コンパイルコードからインタープリタへ（Deoptimization）
 インタープリタからコンパイルコードへ（On-stack replacement）
コンパイルされたコード
bar() {
...
...
}
インタープリタのコード
foo() {
...
bar();
...
}
インタープリタのコード
foo() { bar() {
... ...
bar(); ...
... }
}
コンパイルされたコード
bar() {
...
...
}
通常はメソッドの先頭で実行遷移する
メソッドの途中で実行遷移したいこともある

On-Stack Replacement [Chamber1994][Kawahito2003]
 インタプリタ実行中から、コンパイルコードの途中に遷移する
– 一般的には、インタプリタでプログラムのループのback edgeを検出した際に、
コンパイルコードのループの先頭に移ることが多い
 実行例
1. main()がインタプリタ実行され、ループのイテレーションが何度も実行される
2. ある回数を超えるとループのback edgeで、main()のコンパイル要求が発行さ
れる
3. main()は、div()をメソッドインライニングしながら、コンパイルされる
• コンパイルされたコードは、メソッド先頭とメソッド途中、の複数の入口を持つ
int div(int i) { return (i != 0) ? (4/i) : 0; }
public static void main(String args[]) {
for (int j = 0; j < 100000; j++) {
int r = div(2) + 3;
System.println(r);
}
}

コンパイル単位について
 コンパイル単位は、これまで（暗黙のうちに）下記を単位として
話をしてきた
– メソッド
– インライン展開を行うことによって複数メソッド
 メソッドの実行途中で遷移するなら、コンパイル単位の開始・終了点を、
自由に設定すればよいのでは？
– Advanced research topics
 Region-based compilation [Suganuma2003]
 Trace-based compilation [Wu2011, Inoue2012]

リージョンに基づくコンパイル
 プログラム解析やプロファイル情報を元に、コンパイル単位（リージョ
ン）を決定
– 開始はメソッド先頭
– 頻繁に実行される基本ブロック(BB) の連続からregionを構成する
 あまり実行されないBB は含まない
– メソッドの途中で、実行を他に移行可能
 Region Exit BB 経由
– メソッドインライニングも可能
 部分的なメソッドインライニングも可
 利点
– 最適化の適用範囲が広がる
 制御合流点の減少
– コンパイル時間短縮
– コンパイルコード量減少
Method B
Invoke
method B
Region
exit BB
Method A
Invoke
method C
Region
exit BB
Method C

実行性能とコンパイル時間の改善
 メソッド単位のコンパイル方式に比べ、
– 最大13%実行性能向上
– 最大45%コンパイル時間短縮
IBM Java 1.3.1，Pentium Xeon 2.8GHz,
1GB Memory, Windows XP SP1
12.5
9.2
0.1
3.3
0.8
6.3
0.9
0
2
4
6
8
10
12
14
従来手法に比べた改善(%)
プログラム
SPECjvm98の実行性能改善
→Higherisbetter
33.1
36.5
0
44.6
12.3
18.8
11.9
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
従来手法に比べた減少(%) プログラム
SPECjvm98のコンパイル時間短縮
→Higherisbetter

トレースに基づくコンパイル
 トレースに基づくコンパイル方式は、高い性能を示してきた
– TraceMonkey[Gal2009], PyPy [Bolz2009], SPUR[Bebenita2010]
 J2EE*サーバなど複雑なプログラム（メソッド呼出し100段程度）から、頻
繁に実行される部分だけを取り出し、大きなコンパイル単位を生成したい
method 1
Web
Container
ok?
search for a
handler
error!
printlog?
method 2
JavaServer
Pages
ok?
search for a
bean
error!
printlog?
method 3
Enterprise
JavaBeans
ok?
create an
SQL
error!
printlog?
method 4
JDBC
Driver
ok?
send the
SQL to DB
error!
printlog?
*J2EE: Java Platform,
Enterprise Edition

トレースの形成
 制御フローが単純なコンパイル単位を形成する
– 開始・終了はメソッドの任意の点
 頻繁に実行される基本ブロックから、トレースを延伸する
– 途中、制御合流点を含まない
 ループを含まない
メソッド呼び出し
ループありメソッド
ループ無しメソッド
2016/09/06
３つ（茶、緑、青）の連続したトレース
←トレースと
メソッドインライニング→
の比較
３つの階層的なコンパイル単位

実行性能と生成コードサイズの改善
 メソッド単位のコンパイル方式に比べ、
– 最大28%実行性能向上
– 最大88%コンパイル時間短縮
45 2016/09/06
←Lowerisbetter
IBM Java 6，POWER7 3GHz 2cores x 8SMT,
AIX 7
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
avrora
batikeclipse
fop
h2
jythonluindexlusearch
pm
dsunflow
tom
cat
tradebeans
xalangeom
ean
relativeperformanceovermethod-JIT(warmopt).
method-JIT (Xjit:optLevel=warm)
method-JIT
our trace-JIT
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
method-JIT
(optLevel=warm)
method-JIT
trace-JIT
totalcompilationtime(sec)
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
method-JIT
(optLevel=warm)
method-JIT
trace-JIT
peakthroughput(pages/sec)
→Higherisbetter
プログラム実行時の性能比較
Dacapo 9.12
コンパイル時間比較
Java Just-In-Timeコンパイラの実装技術／石崎一明
J2EE application (DayTrader)
on WebSphere 7
28%
88%

残念ながらこの２つの機能は製品には搭載されなかった
 学術的視点からは良い結果が得られている
– 標準ベンチマークの実行性能は高い
– コンパイル時間は短縮されている
– コード生成量も減少している
 製品となる新しい技術とは
– 得られる性能向上と実装の複雑さのトレードオフ
– 安定した性能向上
– 性能比較の対象
– 性能改善とは
– タイミング

なぜ例外処理最適化を行うのか？
 Java言語は、プログラムの安全性のために例外検査が必要である
 Java言語は、正確な例外発生を要求する
– 例外の発生順序が変わってはいけない
 例外検査の存在が、性能向上の妨げになる場合がある
– 例外検査を行うコスト
– 命令の移動が制限される
 例外発生命令の順序を変更できない
 例外検査より前に、検査される
変数を参照する命令を
移動できない
 例外は正しく発生させながら
性能は向上させたい
class Test
int n;
void foo(float[] a, Test t) {
int nn = t.n; // tがnullではないか？
int n2 = nn / 2; // 0での除算が発生しないか？
for (int i = 0; i < n2; i++) {
a[i] = i; // aがnullではないか？
// iはaの範囲に収まっているか？
}
}
}

例外処理最適化
 頻繁には発生しない例外に関する検査を最適化する
– プログラム解析による例外検査除去[Kawahito2000]
– OS・ハードウェア機構の利用による例外検査コスト抑制[ishizaki1999,
Kawahito2000]
– Loop versioning[Artigas2000, Suganuma2000]
 頻繁に発生する例外処理を最適化する
– Exception Driven Optimization [Ogasawara2001]

Scalar replacementと例外検査除去の組み合わせ
 問題点：Javaの正確な例外発生のため、命令の移動が制限される
– 例外検査より前に、検査された変数を参照する命令を移動できない
– 例外発生命令の順序を変更できない
 解決方法：下記操作の繰り返しで命令移動の範囲を広げる
1. 例外検査操作の移動
2. 例外検査を伴う操作へのscalar replacementとコード移動
 例：インスタンス変数、配列変数読み書き
do {
i += (a.b.c + a.b.d);
} while (cond);
do {
nullcheck a
T1 = a.b
nullcheck T1
T2 = T1.c
nullcheck a
T3 = a.b
nullcheck T3
T4 = T3.d
i += T2 + T4
} while (cond)
nullcheck a
do {
T1 = a.b
nullcheck T1
T2 = T1.c
T3 = a.b
nullcheck T3
T4 = T3.d
i += T2 + T4
} while (cond)
nullcheck a
Tb = a.b
do {
nullcheck Tb
T2 = Tb.c
nullcheck Tb
T4 = Tb.d
i += T2 + T4
} while (cond)
nullcheck a
Tb = a.b
nullcheck Tb
Tc = Tb.c
Td = Tb.d
do
{
i += Tc + Td
} while (cond)
コンパイラ中間言語
ソースプログラム
例外検査操作の移動
scalar replacement
とコード移動
例外検査操作の移動、
scalar replacement
とコード移動

OS・ハードウェアの利用による例外検査コスト抑制
 OS機構の利用
– Zeroページの読み書きでOS Trapが発生する
（Linux, Windows）
 メモリアクセスに伴う明示的なnull例外検査を
除去可能
• メモリアドレスがZeroページ内を指すときのみ利用可
– Zeroページを読むと常に0が返る（AIX）
 値の読み出しを、例外検査を超えて移動可能
• 例：配列の長さを読みだすbytecode（arraylength）
 ハードウェア機構の利用
– 条件比較＆分岐が１命令で高速に実行可能
 条件が成立しなければ１サイクルで実行可能。
成立するとOS Trapが発生するので遅い
• 例：PowerPCのTrap命令
 例外の種類は、例外ハンドラで命令をdecodeして決定する
// nullcheck a a: r1
// T1 = a.b T1: r3
cmp r1, 0 // nullcheck
jeq Handle_nullexception
load r3,(r1 + small_offset_for_b)
twi r3, 0 // null check
tw ge, r4, r6 // array bound
...
twi llt, r7, 1 // divide by 0
// nullcheck array array: r2
// T2 = array.arraylength T2: r4
load r4,(r2 + offset_for_length)
cmp r2, 0
jeq Handle_nullexception

実行性能の改善
 従来手法（前向きデータフローによる冗長なnullcheck削減 + OS機構の利
用[Whaley1999]）に比べ、最大10%の性能向上を確認
IBM Java 1.2.2，Pentium III 600MHz,
384MB Memory, Windows NT 4.0 SP5
9.9
2.5
0.6
1.2
0.1
4.1
0.9
0
2
4
6
8
10
12
mtrt jess compress db mpegaudio jack javac
プログラム
SPECjvm98を実行した際の性能改善
→Higherisbetter

Loop versioning
 問題点：ループ本体において配列が参照されると、例外検査が頻繁に実行
され、CやFortranに比べて実行性能が低くなる
– 数値計算では、ループ内で配列を参照することが多い
 解決方法：ループ本体の例外発生条件をループ実行前に一度だけ調べて、
例外が発生しないことが保証できる、高速実行可能なループを、コンパイ
ラが作成する
int[] a = ...
int m = ...
for (int i = 0; i < n; i++) {
a[i] = i / m;
}
if (a != null && a.length <= n && m != 0) {
for (i = 0; i < n; i++) { // 例外検査のない
a[i] = i / m; // 高速なループ
}
} else {
for (i = 0; i < n; i++) { // 例外検査を持つループ
zerodivcheck m
nullcheck a
boundcheck i, a
a[i] = i / m;
}
}
ソースプログラム
コンパイラ中間言語

Exception Driven Optimization
 問題点
– 例外が頻繁に発生するプログラムが存在する
 大域jumpに利用
– 例外が発生した時のコストは、比較的高い
 午前中の講演を思い出してください
 解決方法：頻繁に発生する例外に関する処理を、
コンパイル時に最適化する
1. 頻繁に発生する例外のthrow-catchのペアを
実行時プロファイルで特定
2. throw-catchが発生する実行パスに沿って
コンパイル時にメソッドインライニング
3. throwする点をcatchハンドラへのgotoに置き換え
• 実行時スタック巻き戻し処理の除去
• exceptionオブジェクト e作成の除去
void m11() { throw new E();}
void m1() { m11(); m12(); }
void foo() {
try {
m1();
m2();
} catch (E e) {
..
}
}
void foo() {
try {
throw new E();
goto Handler;
m12();
m2();
} catch (E e) {
Handler:
.. // eが参照されない
}
}
m11 → fooの
例外パターンが多い

 従来手法（スタック巻き戻し方式）に比べ、最大18%の性能向上を確認
– プログラム中で例外が発生しないプログラムでは、オーバヘッドはない
0 0 0 0 0
18.3
13.8
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
mtrt jess compress db mpegaudio jack javac
プログラム
SPECjvm98を実行した際の性能改善
プログラム中で例外が発生しない
IBM Java，Pentium III 800MHz,
256MB Memory, Windows NT 4.0

スレッド局所性を利用した最適化

なぜスレッド局所性が大事か？
 Javaは，言語自体がスレッドによる並列処理をサポートしている
– マルチスレッドであることを前提に考えないといけない
 マルチスレッド前提だと
– オブジェクトは、他のスレッドとの同期に使われるかもしれない
– オブジェクトは、他のスレッドからアクセスされるかもしれない
 オブジェクトが他のスレッドからアクセスされない（スレッド局所性）
ことが分かると、可能な最適化がある
class Test {
int n;
void foo() {
Test t = new Test(1); // tは他スレッドがアクセスするかも
synchronized (t) { // tは他スレッドとの同期に使われるかも
t.n += 1;
}
System.out.println(t.n);
}
}

脱出解析（escape analysis）
 オブジェクトの生存区間が、ある区間に閉じるか脱出するか [Park1992]
 Javaでは、生存区間がスレッド内の局所的範囲に閉じているかどうか知り
たい[Choi1999][Whaley1999]
– 条件
 解析範囲外へのメソッドの引数として渡されない
 returnの返り値として渡されない
 脱出するオブジェクトのインスタンス変数、またはスタティック変数に保存されない
– 解析結果
 脱出しない
 メソッドから脱出するが、
スレッドから脱出しない
 スレッドとメソッドから脱出する
class Test
int n;
void foo(int i, int j) {
Test t = new Test(i);
synchronized (t) {
t.n += j;
}
}
}

オブジェクトがスレッドから脱出しないことが分かったら
 他のスレッドとの同期は発生しない
– 同期を除去できる
 オブジェクトは他スレッドから参照されない
– オブジェクト生成を除去する
 オブジェクトのインスタンス変数は、ローカル変数に置き換える
– スタック上に、オブジェクトを生成する
class Test {
int n;
Test(int i) { this.n = i; }
synchronized (t) {
t.n += j;
}
}
}
class Test {
int n;
int t_n = i;
t_n += j;
System.out.println(t_n);
}
}

オブジェクトが脱出することが分かってしまっても
 めったに脱出しないなら、脱出するときだけオブジェクトを生成する
– オブジェクトを生成しない高速なコードを、多くの場合に実行できる
class Test {
int n;
try {
t.n += j;
...
} catch (Exception e) {
bar(t);
}
}
...
}
class Test {
int n;
int t_n = i;
try {
t_n += j;
...
} catch (Exception e) {
t.n = t_n;
bar(t);
t_n = t;
}
System.out.println(t_n);
}
...
} ※bar()の先で、tが同期に使われるかもしれないので、
sychronizedが存在する場合は除去できない

ハードウェア機構の活用

ハードウェア機構をJavaから利用しようと思った時
 最近のプロセッサには、特定の処理を高速化する命令・ハードウェアが用
意されているが、利用が容易ではない
– プロセッサごとに、形式・意味が異なる
– 命令・ハードウェアによっては事前用意が必要で、初心者には利用が難しい
 一度書いたJavaプログラムが、実行するプロセッサに応じて専用ハード
ウェアを利用するコードに自動的にコンパイルされて、実行が高速化され
るとうれしい
– 文字列処理命令[Kawahito2006]
– Transactional Memory[Nakaike2010]
– Single instruction multiple data (SIMD)
– General-purpose computing on graphics processing units (GPGPU)[Ishizaki2015]

Idiom Recognition by Topological Embedding
 問題点：ストリング命令などのより高機能なCISC命令を生成するには
単純な完全一致検索では限界がある
 解決方法：下記の手法によって、CISC命令生成の機会を増やす
1. Topological embedding[fu1997]手法による検索候補列挙
 途中に無関係な命令があってもパターンマッチ可
2. プログラム変形による完全一致検索
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 00x00
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00xF0
: :
256-byte Function Table for TRT
b = bytes[index];
while (true) {
if (b==0x00||b==0x0A||b==0x0D)
break;
b = bytes[++index];
}
R3 = FunctionTable // R3: テーブルアドレス
R1 = bytes + index // R1: 先頭アドレス
// R1から1byteずつ取り出し、R3のテーブルの中で
// 非0に対応する値があったら、見つけたアドレスをR1に返す
TRT 0(0,R1),0(R3)
while (true) {
b = bytes[++index];
if (b==0x00||b==0x0A||b==0x0D)
break;
} index = index + 1
以下同命令列

 従来手法（専用命令を使用しない）に比べ、最大122%の性能向上を確認
17
53
122
0
20
40
60
80
100
120
140
short middle long
デリミタ検索ループの繰り返し長
IBM XML Parserを実行した際の性能改善
IBM Java，System z990,
8GB Memory, Linux

トランザクショナルメモリ
 クリティカルセクションを楽観的に並行実行後、正当性を検査する
– プログラムからの利用方法
 クリティカルセクションを
トランザクション開始・終了命令で囲む
– 実行時
 トランザクション中のメモリ操作は1ステップで
行われたかのように他スレッドからは観測
 複数のトランザクションはメモリ操作が
衝突しない限りは並列実行可
→ロックよりも高い並列性
 ハードウェアで高速に処理を行う
– Hardware Transactional Memory (HTM)
 2012: Blue Gene/Q, zEC12
 2013: Intel 4th Generation Core Processor
 2014: IBM POWER8
lock();
a->count++;
unlock();
xbegin();
a->count++;
xend();
xbegin();
a->count++;
xend();
tbegin();
b->count++;
xend();
xbegin();
a->count++;
xend();
tbegin();
a->count++;
xend();
Thread X Thread Y
time

Java処理系でのHTMの利用方法
 Synchronized block・メソッドの置き換え
– synchronized block・メソッドのクリティカルセクションを、HTMで実行する
ことで高い並列性
– HTM実行で性能向上が得られない場合は、従来のロックによる実行に移行
– IBM Java 8、OpenJDKに実装
 java.util.concurrentライブラリでの活用
– 複雑なロックフリーアルゴリズムの代わりに、HTMを使用することで実行パス
が単純になり高速化
– IBM Java 8に実装

SIMD
 一命令で複数データに同時に同じ処理を行う
 多くのプロセッサで実装されている
– Intel x86: MMX, SSE, SSE2, SSE3, SSE4, AVX, AVX2, Xeon Phi
– PowerPC: VMX, VSX
– System z
– ARM: NEON, NEON2

Java処理系でのSIMDの利用方法
 単純ループの自動SIMD変換
– 複雑なループも技術的には変換可能だが、動的コンパイラでは時間がかかる
解析を行うことは難しい
– Loop versioningを適用することで、SIMD変換するループを単純化している
 Matrix multiplicationを行うループなどは変換可能(IBM Java)
 演算対象が一次元のprimitive type配列であること
– IBM Java 8、Open JDKに実装
 Javaクラスライブラリでの活用
– ループ処理が多いライブラリで使用
 java/lang/String
 Java/util/Arrays
 String encoding converter
– IBM Java 8に実装

GPGPU
 並列計算可能な大量のデータを、演算可能なアクセラレータ
– 長所：高速
– 短所：プログラミングが容易ではない
 GPGPUデバイスの管理
 データ転送
 並列性の表現
void fooCUDA(N, float *A, float *B, int N) {
int sizeN = N * sizeof(float);
cudaMalloc(&d_A, sizeN); cudaMalloc(&d_B, sizeN);
cudaMemcpy(d_A, A, sizeN, Host2Device);
GPU<<<N, 1>>>(d_A, d_B, N);
cudaMemcpy(B, d_B, sizeN, Device2Host);
cudaFree(d_B); cudaFree(d_A);
}
// code for GPU
__global__ void GPU(float* d_A, float* d_B, int N) {
int i = threadIdx.x;
if (N <= i) return;
d_B[i] = d_A[i] * 2.0;
}
void fooJava(float A[], float B[], int N) {
// similar to for (idx = 0; i < N; i++)
IntStream.range(0, N).parallel().forEach(i -> {
B[i] = A[i] * 2.0;
});
}
NVIDIA社のCUDAで書いた並列コード Java parallel stream APIで書いた並列コード

JavaプログラムからGPGPU用コードへのコンパイル
 コンパイラの中間コード(IR)を
２つの部分に分ける
– ラムダ式
 NVIDIA GPGPUバイナリの生成
• Read-only cacheの利用
• Loop versioningを用いて
GPUでの例外検査を減らす。
例外が起きたら、GPUの
計算結果は捨ててCPUで再実行
– その他部分
 ホストCPUコードの生成
• データ転送の最適化
 IBM Java 8に実装済み
– POWER, x86_64で
使うことができます
NVIDIA GPGPU binary
for lambda expression
CPU binary for
- managing device memory
- copying data
- launching GPGPU binary
Conventional Java JIT compiler
Parallel stream APIs detection
// Parallel stream code
IntStream.range(0, n).parallel()
.forEach(i -> { ...B[i] = A[i]...});
IR for GPGPUs
...B[i] = A[i]...
IR for CPUs
Java bytecode
CPU native code
generator GPGPU native code
generator
GPGPUs optimizations

 POWER8 1threadに比べ、最大2068倍の性能向上を確認
 POWER8 160threadに比べ、最大33倍の性能向上を確認
IBM Java 8，POWER8 3.69GHz 20cores
x 8SMTs, 256GB Memory,
K40m GPGPU, Ubuntu 14.10, CUDA 5.5

商用コンパイラ実装の経験談

商用コンパイラ実装の経験談、で今日お話すること
 開発体制
 出荷前
 ベンチマーキング
 出荷後

これからお話するのは1995～2002年のことです
 Sovereign JVM/JITコンパイラの時代の話
Sovereign JVM/JIT J9/Testarossa
Java
May 23
1995
Java 2 v1.4
June 4
2002
Java 5
Sep 30
2004
Java 6
Dec 11
2006
Java 2 v1.3
May 8
2000
Java 7
July 28
2011
Java 8
Mar 11
2014
Java 2 v1.2
Dec 8
1998

1995～2002年とは
 学生の方には想像がつかないことがほとんどだと思います。例えば、
– ハードウェア
 プロセッサのクロックの1GHz超えは2000年（1995年のPentium Proは200MHz）
 マルチプロセッサが可能になったのは、Pentium専用チップで1994年
 Streaming SIMD Extensions (SSE)が実装されたのは1999年
 IA32アーキテクチャ64ビット拡張が実装されたのは、AMDで2003年、Intelで2004年
 プロセッサの性能は、グラフ参照
– ソフトウェア
 Linuxが商用で使われはじめたのは
2000年ころから
 バージョン管理システム、Continuous
Integrationシステムの最初のリリース
• CVS: 1990/11, svn: 2000/10,
git: 2005/12, github: 2009/2,
Bugzilla: 1998/8, CruiseControl: 2001/3,
Jenkins: 2011/2
出典: Computer Architecture: A Quantitative Approach (5th edition)

研究部門だけでは製品を作ることはできません
 製品として出荷するためには、社内の様々な部門が関わっています
– 様々な分野のプロフェッショナルが協力してチャレンジを乗り越えてきた
製品開発部門
(例: J2EEサーバ)
パフォーマンス
チーム
JVM/コンパイラ
開発部門
サポート
製品保証
研究部門
パフォーマンス
チーム
サポート
製品保証
お客様開発部門研究部門
営業
サービス技術支援
マーケティング

IBMの研究開発は世界中で行われています
 商用JVM / JITコンパイラの研究は日本、GCの研究はイスラエル
 JVM/コンパイラ開発部門、JVM/コンパイラ製品保証はイギリス・カナダ
 製品開発部門・製品保証、パフォーマンスはアメリカ各地
 お客様は世界中にいらっしゃいます

複数プラットフォームサポート
 10以上のプラットフォームをサポート
– IA32: Windows, Linux, OS/2
– IA64: Windows, Linux
– PowerPC 32bit: AIX, Linux,
– PowerPC 64bit: OS/400
– System z 31bit: OS/390, Linux
 下記の２つに大別して、各研究者が担当した
– プラットフォーム非依存
 最適化モジュール毎
– プラットフォーム依存
 プラットフォーム毎

このロゴ、ご存じですか？

認証を得たJava処理系だけが使えます
 Java Compatibility Kit（JCK）をパスした処理系だけがつけてよいロゴ
 JCKに含まれる、(当時)10,000程度のテストケースをパスする必要がある
– Java virtual machineの仕様を満たしているかのテスト
– Java class library APIの仕様を満たしているかのテスト
※JCKは、現在ではTechnology Compatibility Kit (TCK)となっています

ある日。。。
 研究部門では、新しい最適化機能を追加して性能向上することが優先で、
性能が上がると評価版を作成して、開発部門に渡していた
– Javaが発表された当初はJCKはなかった
 JCKができると、渡した評価版に対して、製品保証チームがJCKを実行し
始めた
– すると、failの山が築かれて、直して欲しい、とメールの山が来た
 原因追求に時間がかかり、機能追加どころではなくなってきた
 研究部門で普段からJCKをパスさせておかないと、
研究＆開発にならなくなった

今、このためのシステムを作るなら
 github + Jenkins + Slack、でcommitした人にテスト結果が自動的に
通知できるような環境を組みます
commit Build&test
依頼
Build&test
結果通知

当時、そんな気の利いたものはないので解決策は
 Githubでのバージョン管理の代わりに
– Microsoft社のVisual Source Safe
 GUIで操作を行う、バージョン管理ツール
 Jenkinsの代わりに
– cronによるnightly build & test
 Visual Source Safeのコマンドライン版でcheckout
 Build & test run(7時間程度かかった)
• プロジェクト初期のCPU性能では、研究所に数台しかないサーバでしか、処理が間に合わない
 Githubでのissue管理の代わりに
– Lotus Notesの文書でissue管理
 毎朝test runの結果を見て、手動でissue ownerをアサイン、statusを管理

そんなある日、どうしてもJCKのfailが直らなかった
 インタープリタで動かすとfailしない
 Just-in-timeコンパイラを何度見なおしてもおかしな所はない、はず

そんなある日、どうしてもJCKのfailが直らなかった
 インタープリタで動かすとfailしない（ベリファイヤも通る）
 Just-in-timeコンパイラを何度見なおしてもおかしな所はない、はず
 実は、あるテストが、Java virtual machineの仕様を満たしていなかった
– Java virtual machineの仕様では、各bytecode命令における
Javaスタックの各位置の型は一意でなければならない、が
– Javaスタック上で、命令によって実際には使用されない位置（pop命令によっ
て捨てられる）の値の型が一意ではなかった
 Sunに報告して、直していただいて一件落着
int
int / float
基本ブロック先頭での
Javaスタックの型バイトコード
int / float
istore
バイトコード
pop
※この当時は、JITコンパイラにデータフロー解析を実装していませんでした
スタックの一番底の型が、実行パスに依存していた

ベンチマークの思い出
 プロジェクト初期の時代に使われていたCaffeineMarkが突然アップデート
– いくつかのJVMが下記のようなことを行った結果、
ベンチマーク結果のめざましい向上がおきた
 IBM Javaは、汎用的なコンパイラ最適化のみで、同等のスコアを達成した
出典
http://www.benchmarkhq.ru/cm30/info.html
http://www.benchmarkhq.ru/cm30/optimize.html
Why do some VM's obtain astronomical scores on CaffeineMark 2.5?
Some Java Virtual Machines (VM's) have begun to post extremely high scores on the CaffeineMark
2.5 benchmark. In some cases, individual scores were as high as 1 million!
The reason for these high scores is that the Loop and Method tests were too optimizable. The Just-In-
Time compilers realize that the calculations performed in these tests are not used, so the VM's don't
execute the computations. While the high scores are an indicator of superior performance, the
benchmark is misleading in these cases because real world performance is not 10,000 times better
than it was a year ago.

ベンチマークの変遷
 初期の頃は、ベンチマークのサイズが小さかった
 Caffeinemark, JMark
– 最適化技術の研究が、コンパイラに閉じることが多く容易だった
 初期の頃は、生成したコードの大きさが性能に大きな影響を与えることもあった
 徐々に、ベンチマークのサイズが大きくなってきた
 SPECjvm98/2008, SPECjbb2000/2005/2013/2015
– 最適化技術の研究が、複数JVMコンポーネントに渡るようになってきた
 コンパイラ、インタプリタ、GC、クラスライブラリ、など
 さらに、JVM単体では実行できなくなってきた
 SPECjAppServer2001/2002/2004, SPECjEnterprise2010
• インストールするだけでも、かなりの経験が必要だった
 さまざまなソフトウェア（J2EE web server、Database、OSのスケジューリング・
ネットワーク・ディスクI/O周りなど）の知識が要求される
– 最適化技術の研究は、複数ソフトウェアスタックに渡るものも出てきた

不具合の修正
 問題の状況を、容易に手元で再現できるかが重要
– 動的コンパイルが行われた後プログラムが終了すると、生成されたコードは残
らないので、手元で再現できないと不具合の対応が難しい
 初期の問題は、単体のJavaプログラムで起こることが多かったので、
こちらで再現ができ、容易に修正できるものが多かった
 Javaがお客様先で広く使われるようになると、問題再現が容易ではない
場合が出てきた
 Web server、database、LDAP server、など他のソフトウェアが必要
 お客様の固有のデータが必要
– coreファイルとクラスファイルだけが送られてくることも多かった
 IBM JavaはOracle JDKよりサポート期間が長いので、思わぬ古いバージョ
ンの不具合が報告されてくることもあった

講演最後のまとめ
 動的コンパイラの実装における、いくつかの最適化について
– メソッドインライニングとコンパイル単位
– 例外処理最適化
– スレッド局所性を利用した最適化
– ハードウェア機構の活用
 商用コンパイラ実装の経験談
– 開発体制
– 出荷前
– ベンチマーキング
– 出荷後

参考文献（講演で参照していないものも挙げています）
 適応最適化のサーベイ論文
– Arnold et al. A Survey of Adaptive Optimization in Virtual Machines, Proceedings of the IEEE 93(2), 2005.
 Method inlining
– Nakaike et al. Characterization of Call-Graph Profiles in Java Workloads, IISWC 2014.
– Suganuma et al. An Empirical Study of Method Inlining for a Java Just-In-Time Compiler, JVM, 2002.
 Devirtualization
– Calder et al. Reducing Indirect Function Call Overhead In C++ Programs, POPL, 1994.
– Grove et al. Profile-guided receiver class prediction, OOPSLA, 1995
– Hölzle et al. Optimizing dynamically-typed object-oriented languages with polymorphic inline caches, ECOOP, 1991
– Arnold et al. Thin Guards: A Simple and Effective Technique for Reducing the Penalty of Dynamic Class Loading, ECOOP, 2002.
– Chambers et al. Interactive type analysis and extended message splitting; optimizing dynamically-typed object-oriented programs, PLDI, 1990.
– Palsberg et al. Object-Oriented Type Inference, OOPSLA, 1991.
– Gagnon et al. Efficient Inference of Static Types for Java Bytecode, SAS, 2000.
– Sundaresan et al. Practical Virtual Method Call Resolution for Java, OOSPLA, 2000.
– Tip et al. Scalable propagation-based call graph construction algorithms, OOSPLA, 2000.
– Dean et al. Optimization of object-oriented programs using static class hierarchy, ECOOP, 1995.
– Bacon et al. Fast Static Analysis of C++ Virtual Function Calls, OOPSLA, 1996.
– Ishizaki et al. A Study of Devirtualization Techniques for a Java Just-In-Time Compiler, OOPSLA, 2000.
– Detlefs et al. Inlining of virtual methods, ECOOP, 1999.
 On stack replacement / deoptimization
– Holzle et al. Debugging Optimized Code with Dynamic Deoptimization, PLDI, 1992.
– Paleczny et al. The Java HotSpot Server Compiler, JVM, 2001.
– Fink et al. Design, Implementation and Evaluation of Adaptive Recompilation with On-Stack Replacement, CGO, 2003.
– Soman et al. Efficient and general on-stack replacement for aggressive program specialization, PLC, 2006.
– Steiner et al. Adaptive inlining and on-stack replacement in the CACAO virtual machine, PPPJ, 2007.

 On stack replacement / deoptimization （続き）
– Lameed et al. A Modular Approach to On-Stack Replacement in LLVM, VEE, 2013.
– Kedlaya et al. Deoptimization for Dynamic Language JITs on Typed, Stack-based Virtual Machines, VEE, 2014.
– 川人他, 実行環境が異なる2つのコード間の遷移を行う際の効果的な最適化手法, 情報処理学会論文誌:プログラミング, 2013
 コンパイル単位
– Gal et al. Trace-based Just-in-Time Type Specialization for Dynamic Languages, PLDI, 2009.
– Bolz et al. Tracing the meta-level: PyPy's tracing JIT compiler, ICOOOLPS, 2009.
– Bebenita et al. SPUR: a trace-based JIT compiler for CIL, OOPSLA, 2010.
– Suganuma et al. A Region-Based Compilation Technique for a Java Just-In-Time Compiler, PLDI, 2003.
– Inoue et al. Adaptive Multi-Level Compilation in a Trace-based Java JIT Compiler, OOPSLA, 2012.
– Wu et al. Reducing Trace Selection Footprint for Large-scale Java Applications with no Performance Loss, OOPSLA, 2011.
– Hayashizaki et al. Improving the Performance of Trace-based Systems by False Loop Filtering, ASPLOS, 2011.
 例外処理最適化
– Kawahito et al. Effective Null Pointer Check Elimination Utilizing Hardware Trap, ASPLOS, 2000.
– Ishizaki et al. Design, Implementation, and Evaluation of Optimizations in a Just-In-Time Compiler, JavaGrande, 1999.
– Artigas et al. Automatic loop transformations and parallelization for Java, ICS, 2000.
– Suganuma et al. Overview of the IBM Java Just-In-Time Compiler, IBM Systems Journal, 2000.
– Ogasawara et al. A Study of Exception Handling and Its Dynamic Optimization in Java, OOPSLA, 2001.
 スレッド局所性を利用した最適化
– Park et al. Escape analysis on lists, PLDI, 1992.
– Choi et al. Escape analysis for java, OOPSLA, 1999.
– Whaley et al. Compositional Pointer and Escape Analysis for Java Programs, OOSPLA, 1999.

 ハードウェア機構の活用
– Kawahito et al. A New Idiom Recognition Framework for Exploiting Hardware-Assist Instructions, ASPLOS, 2006.
– Fu, Directed graph pattern matching and topological embedding, Journal of Algorithms, 1997
– Nakaike et al. Real Java Applications on Software Transactional Memory, IISWC, 2010.
– Ishizaki et al. Compiling and Optimizing Java 8 Programs for GPU Execution, PACT, 2015.
 その他の日本IBM東京基礎研究所メンバーの論文は、http://ibm.biz/trljava-pub でご確認いただけます。

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