Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

自己反映計算 / 部分計算 / 実行時特化 / Javaバイトコード / Just-In-Timeコンパイラ / 最適化 / 束縛時解析

自己反映言語を効率的に実行するための技術である部分計算について研究を進めた。具体的には、部分計算の一種である実行時特化について生成されるコードをより効率的なものとする、バイトコード特化(BCS)の枠組を提案し、Java仮想機械を使ったプロトタイプを構築した。
この技法では、機械語上で特化を行うかわりに、一度仮想機械語上で特化を行い、それを最適化された機械語命令列へ変換することでより効率的なプログラムを生成する。また、コンパイルされた仮想機械命令列を直接解析して特化器を作成することで、ソース言語に依存しない技術となっている。
今年度は特に、作成したプロトタイプを用いて、実行時に特化されたプログラムの性能評価を行い、特化に要する基本的なコストおよびアプリケーション全体の性能の向上の程度を測定することができた。測定対象のアプリケーションとしては、数式を対話的に入力し、それをもとにマンデルブロ集合を描画するものを用いた。
Sun Microsystems社製のJava SDK 1.2をSun Enterprise 4000上で実行した場合の実験では、
●特化対象となるメソッドは、提案したシステムによって約3〜4倍高速化された。
●実行時に特化されたメソッドと予めソース言語レベルで特化されたメソッドは、ほぼ同じ性能を示す。
●特化に要するオーバーヘッドは約2.7〜3.1ミリ秒であった。さらに特化されたメソッドをJITコンパイルするための1.3〜150ミリ秒のオーバーヘッドがかかる。
●特960〜72,000回(使用するJITコンパイラに依存する)の繰り返し実行によって上記オーバーヘッドと特化による速度向上が均衡する。
といったことが分かり、提案した手法の有効性と問題点が明らかになった。

自己反映計算(リフレクション) / 部分計算 / 並行オブジェクト / 並列・分散プログラミング / メタレベルプログラミング / 最適化 / メタオブジェクト / ABCL / R3

本研究の目標は、ネットワーク環境や、ワークステーションクラスタ等を対象とした並列・分散プログラミング言語において見られる、様々な並行オブジェクトのモデルを容易にサポートするような言語処理系の作成であった。
この目標に対し、昨年度までに、自己反映計算(リフレクション)を利用することを提案している。この提案では、オブジェクトの排他制御やメソッド探索といった機能を、メタレベルのプログラムによって与えることで、異なった「並行オブジェクトのモデル」を拡張・変更可能にするというものである。
この提案にもとづき、本年度は、(1)処理系を試作し、(2)その処理系上で実際にメタレベルプログラミングを行って、拡張性を確めることと、(3)それらのプログラムの実行効率を測り、同時に提案している効率的な実行方式の有効性を調べるという研究を行った。
処理系は、東京大学の田浦・大山らが開発した並行オブジェクト指向言語Schematicをベースとして、東京大学の浅井が開発したScheme向け部分計算機を利用したコンパイラを作成した。このコンパイラでは、メタレベルの定義を適切に変換することにより、解釈実行のない効率的なプログラムを生成する。
メタレペルプログラミングに関しては、いくつかの単純なアプリケーションとともに、ガード付きメソッドなどの並行オブジェクトの同期モデルを、メタレベルプログラミングによって提供できることを示した。
また、効率に関しては、部分計算によるコンパイルによって、従来の(拡張性がない)最適化コンパイラによる実行と比べて1.1〜3倍程度のオーバーヘッドしかかからず、これまでのインタプリタによる実行と比べて約6倍の高速化が得られることが示された。