言語理論とコンパイラ

第十四回: 最適化

2013 年 7 月 19 日

http://www.sw.it.aoyama.ac.jp/2013/Compiler/lecture14.html

Martin J. Dürst

© 2005-13 Martin J. Dürst 青山学院大学

目次

• これからの予定
• bison の宿題について
• 前回のまとめと宿題
• 最適化

これからの予定

• 7月19日: 最適化
• 7月26日: 実行環境、仮想計算機、ゴミ集め、動的コンパイラ
• 8 月 2日 11:10-12:10: 期末試験

bison の宿題の正解例

(紙にて配布)

前回のまとめ

• コード生成は機械に依存
• コード生成の結果はアセンブリ言語で表現
• 機械には if 文、for 文などがなく、条件付き jump を使用
• jump の条件 は 0 との比較
• jump は C 言語で goto で表現可能
• 制限された C 言語は C 言語とアッセンブリ言語の中間

前回の宿題

(提出不要)

    [ 削除 ]

論理積のコード生成

if (a>10 && b < 3)
    c = 5;

コードの変更:

if (a>10)
    if (b < 3)
        c = 5;

論理積のコード再生の結果

       LOAD   R1, a
       CONST  R2, 10
       SUB    R1, R1, R2   ; a-10 > 0
       JUMP<= R1, end
       LOAD   R1, b
       CONST  R2, 3
       SUB    R1, R1, R2   ; b-3 < 0
       JUMP>= R1, end
       CONST  R1, 5
       STORE  c, R1
end:   

while 文のコード生成

C 言語

while (a < 20)
    a += 3;

制限された C 言語

next:  if (a-20 >= 0) goto break;
       a += 3;
       goto next;
break:

while 文のコード生成の結果

next:  LOAD   R1, a
       CONST  R2, 20
       SUB    R1, R1, R2
       JUMP>= R1, break
       LOAD   R1, a
       CONST  R2, 3
       ADD    R1, R1, R2
       STORE  a, R1
       JUMP   next
break:

for 文のコード生成

C 言語

for (i=0; i<20; i++)
    sum += i;

制限された C 言語

       i = 0;
next:  if (i-20 >= 0) goto break;
       sum += i;
cont:  i++;
       goto next;
break:

for 文のコード生成の結果

       CONST  R1, 0
       STORE  i, R1
next:  LOAD   R1, i
       CONST  R2, 20
       SUB    R1, R1, R2
       JUMP>= R1, break
       LOAD   R1, sum
       LOAD   R2, i
       ADD    R1, R1, R2
       STORE  sum, R1
cont:  LOAD   R1, i
       CONST  R2, 1
       ADD    R1, R1, R2
       STORE  i, R1
       JUMP   next
break:

最適化の目的

• プログラムの実行速度の向上
• コードの量の削減
• 次のことを考慮:
  • プログラムの意味
  • コンパイルの速度
  • デバッグのしやすさ

最適化の手法

• ピープホール最適化 (peephole optimization)
  局所的な命令の入れ替え
• 制御フロー解析 (control flow analysis)
  • プログラムを順番通りに実行される基本ブロックに分割
    • 飛び込みなし
    • 飛び出しなし
  • 基本ブロックをノードに制御フローのグラフを作成
• データフロー解析 (data flow analysis)
  制御フロー解析の結果、どこの変数の代入がどの変数の使用に影響を及ぼすかを分析
  

最適化の手段 (1)

複数の手法を繰り返し組み合わせて少しづつ最適化

• 静式評価 (constant folding, 定数たたみこみ)
  24 * 60 * 60 → 86400
• 定数伝播 (constant propagation)
  a = 3; b = a * 4; → a = 3; b = 3 * 4;
• 共通の式の繰り返しからの追い出し
• 無用命令の削除 (dead code elimination)
• 演算の変更 (例: x*2 → x+x もしくは x<<1)
• レジスタの値の再利用
  (STORE a, R1 ↵LOAD R1, a → STORE a, R1)

最適化の手段 (2)

コードの量が増加しても、実行が加速

• 関数呼び出しの展開
• 繰り返しの展開
  • 小定数の繰り返しの展開 (コードが小さくなる可能性もある)
  • 一部展開 (20 回の繰り返しを 4 部展開して 5 回繰り返す)

最適化の手段 (3)

機械に強く依存

• 命令の入れ替え (命令によってかかる時間が違う)
• 命令の順番の変更 (LOAD の後データがすぐ使えないなど)

命令の順番の変更の応用例

式: 5 * a

最適化前:

        CONST   R1, 5
        LOAD    R2, a    ; LOAD は時間がかかる
        MUL     R3, R1, R2

最適化後:

        LOAD    R1, a
        CONST   R2, 5    ; LOAD の間、CONST も実行可能
        MUL     R3, R1, R2

最適化の実例

ソース

最適化なし (gcc -O0 -S code.c)

最適化済み (gcc -O1 -S code.c)

(アセンブリ言語は Intel PC 用 (CISC))

gcc の最適化に関する設定項目: 英語、日本語