バイナリオプティマイザ

バイナリオプティマイザ（オブジェクトコードオプティマイザとも呼ばれる）は、リンクされた実行可能バイナリファイルまたはライブプログラムメモリからプログラムのオブジェクトコードまたはマシンコードを取得し、リダイレクトまたはコード置換によって呼び出される、機能的には同等でありながらパフォーマンスが向上した最適化されたコードセクションを生成します。プログラムの高速化は、一般的な最適化目標です。一部のオプティマイザは、更新されたハードウェアをより有効活用するために古いバイナリを最新化することを目的としており、^{[ 1 ]}プロファイルガイドによる最適化やプロシージャ間最適化に大きく依存してパフォーマンスの向上を実現しています。^{[ 2 ]}また、 JITコンパイラと同様の手法を使用して、実行時メカニズムを利用してパフォーマンスを内省的に向上させるものもあります。^{[ 3 ]}

• COBOL Optimizer は、1970 年代半ばにCapex CorporationによってCOBOL用に開発されました。このタイプのオプティマイザは、この場合、標準の IBM COBOL コンパイラの「弱点」に関する知識に依存しており、オブジェクト コードのセクションをより効率的なコードに実際に置き換え (またはパッチを適用) ました。置き換えたコードは、たとえば線形テーブル検索をバイナリ検索に置き換えたり、コンテキスト内で機能的に同等の、比較的遅い命令を既知のより高速な命令に単純に置き換えたりする場合があります。この手法は現在、強度削減として知られています。たとえば、IBM/360ハードウェアでは、特定のモデルに応じて、命令は1 バイト比較の命令CLIの 2 倍から 5 倍高速でした。 ^{[ 1 ] [ 4 ]}CLC

• IBM Automatic Binary Optimizer for z/OS (ABO) は、最新の IBM Z サーバーで利用可能な新しいハードウェア命令を活用することで、古い COBOL バイナリを最適化してパフォーマンスを向上させます。ABO は、アプリケーションのソース コードからの再コンパイルを必要としません。これにより、古い COBOL アプリケーションは、最新のコンパイラを使用してソースから再コンパイルした場合に可能なパフォーマンスと同等のパフォーマンスを実現でき、新しいツール チェーンを使用してソースから再コンパイルした場合に発生する可能性のある微妙な動作変更のリスクを回避できます。場合によっては、古い COBOL プログラムには元のソース コードが存在しないこともあります。^{[ 5 ]}

• デジタル機器コーポレーションが開発し、後にコンパックが拡張したSpike Executable Optimizerは、 Windows NTおよびTru64 Unix上のDEC Alphaバイナリ用のプロファイルガイド付き実行可能オプティマイザでした。コードレイアウトと分岐削減、プロファイルガイド付きデータキャッシュのプリフェッチを最適化し、ユーザーモードとカーネルモードの両方の実行可能コードを対象とし、 TPC-Cベンチマークを実行するOracle Databaseで最大40%の高速化を含むさまざまなプログラムの高速化を実現しました。ソースからの再コンパイルは不要で、実行可能計測、プロファイル収集、計測済みバージョンと最適化済みバージョンのシステムバイナリ間の自動選択を管理するために、Spike Optimization Environment (SOE)とTransparent Application Substitution (TAS)が含まれていました。^{[ 6 ] [ 7 ]}

• Solaris Binary Optimizer（旧称Sun Studio Binary Code Optimizer ）は、元々はSun Microsystemsによって開発され、現在はOracle Corporationによってツールbinoptとして保守および配布されています。Oracle Solarisオペレーティングシステム用のx86-64およびSPARCバイナリの計測と最適化の両方に使用できます。主な最適化は、プロファイルガイドによるインライン化、ホット/コールドコードレイアウトと分岐の最適化、およびデータ配置とアライメントの改善です。専用のコンパイラフラグを使用してビルドされたバイナリが必要です。^{[ 8 ] [ 9 ]}

• SOLAR プロジェクトには、 DEC Alpha用のALTO、x86用のPLTO、Itanium用のILTOという 3 つの異なるツールが含まれていました。これらは主にリンク時最適化 (LTO) であり、完成した実行可能ファイルに対してバイナリ最適化ツールとしても機能しました。これらは、ECOFF または ELF バイナリ ファイルと再配置データを入力として受け取り、プロシージャ間制御フロー グラフを再構築しました。ALTOはプログラム全体の分析と最適化を実行し、定数伝播、到達不能コードの削除、インライン化、コード レイアウト、命令スケジューリングなどの技術を適用しました。これらの最適化の多くはプロファイル ガイド付きでした。^{[ 10 ]}また、メモリ アクセスは電力に大きな影響を与えるため、最適化の方向付けにおいてサイクル カウントの推定よりもメモリ操作の削減を優先することで電力節約をターゲットとする作業も行われました。 ^{[ 11 ]} PLTO は、実行可能ファイルに計測器を組み込んで実行時定数の値プロファイルを収集し、コスト ベネフィット分析によって駆動される頻出値のコード パスをクローンして最適化することで、値プロファイル ガイド付き特殊化に焦点を当てました。^{[ 12 ]} ILTO は、Itanium マシン コードからバンドルを正規化された制御フロー グラフに逆アセンブルし、述語と推測情報を復元し、マシン コードを書き換えて、非述語/非推測、選択的 if 変換、遅延スケジューリング、バンドル、レイアウト変更を適用して、より高速またはより分析しやすいバイナリを生成することで機能しました。^{[ 13 ]} ALTOをベースにしたSqueezeと呼ばれるシステムがあり、これはパフォーマンスを低下させることなく Alpha アーキテクチャ用のバイナリを圧縮するためのバイナリ書き換えツールでした。コード ファクタリングと手続き的抽象化によりコード フットプリントが削減され、共通の命令シーケンスのコード再利用が増加しました。ライブネス分析を使用して、実行可能ファイルからデッド データを特定して削除しました。^{[ 14 ] [ 15 ]}

• Dynamo は、1990 年代後半にHewlett Packard Labsが行った研究プロジェクトで、 HP-UXオペレーティングシステム上で動作するPA-RISCプログラム用の透過的な動的バイナリ オプティマイザを実装しました。 Dynamo は、変更されていないバイナリのインタープリタとして動作し、マシン コードの最もホットなトレースをソフトウェア コード キャッシュに出力します。これらのトレースは、分岐の削減、コード局所性の向上、コピー伝播、定数伝播、強度削減、ループ不変コード移動、ループ展開の適用によって最適化されます。ターゲット バイナリは、Dynamo の共有ライブラリをロードするために、標準 C ランタイムのカスタム バージョンに再リンクする必要がありました。軽量仮想マシンとして機能したため、ユーザー モード コードとの幅広い互換性がありました。一部の SpecInt95 ベンチマークで最大 22% の高速化を実現しました。^{[ 3 ]} Dynamo は後に、MITの研究者との協力によりDynamoRIO を生み出しました。

• DynamoRIOは、オリジナルのDynamoプロジェクトを拡張したオープンソースの動的バイナリ計測フレームワークであり、複数のアーキテクチャとOSにわたるランタイム最適化をサポートしています。 ^{[ 16 ]}

• ADOREは、変更されていないItaniumバイナリ用の動的オプティマイザを実装した研究プロジェクトでした。共有ライブラリとしてターゲットプロセスにロードされると、コードキャッシュに最適化されたコードトレースを生成し、元のコードを最適化されたバージョンにライブパッチします。このアプローチにより、ホットな領域を最適化されたコードキャッシュにリダイレクトする前に元のコードをネイティブに実行できるため、Dynamoに見られるインタープリタのオーバーヘッドが解消されました。ハードウェアパフォーマンスカウンタを活用してプロファイルガイドによるソフトウェアプリフェッチを実行し、一部のSPEC2000ベンチマークで最大57%の高速化を実現しました。^{[ 17 ]}

• COBRAは、 ADOREと同様のアーキテクチャでLinux上のItanium実行ファイル用の動的バイナリオプティマイザを実装した研究プロジェクトであり、主にフェーズ検出と再最適化を追加して変化するワークロードに適応し、プロファイルガイド付きプリフェッチを使用して1つのベンチマークで最大68%の高速化を実現しました。^{[ 18 ]}

• Dynimize は、Linux x86-64プログラム用の動的バイナリ オプティマイザです。ターゲット プロセスにコード キャッシュをロードし、x86 から x86 へのJIT コンパイルとホット パッチを使用してプロファイル ガイド付きコンパイラ最適化を適用し、ターゲットとは別のプロセスとして実行されます。ディスク上のバイナリを変更せずに最小限のシステム変更を重視し、ソースからの再コンパイルやターゲット プロセスの再起動を必要としません。^{[ 19 ]}メモリ内の実行可能コードと共有ライブラリ コードの両方を最適化し、v2 (beta) では変更されていない Linux カーネルとデバイス ドライバもメモリ内で最適化します。^{[ 20 ]}互換性要件を満たすあらゆるプログラム用の汎用動的バイナリ オプティマイザですが、商用サポートは MySQL/MariaDB データベースでの使用に限定されており、^{[ 19 ]}最大 55% の高速化が実現されています。^{[ 21 ]}

• BOLT はLLVMフレームワーク上に構築されたポストリンク オプティマイザです。サンプル ベースのプロファイリングを利用することで、BOLT はフィードバック指向最適化とリンク時最適化の両方で構築された高度に最適化されたバイナリであっても、実際のアプリケーションのパフォーマンスを向上させます。GCCおよびClangコンパイラの場合、BOLT は FDO と LTO の上にバイナリを最大 20.4% 高速化し、バイナリが FDO と LTO なしで構築された場合は最大 52.1% 高速化します。最小限のオーバーヘッドでサンプル ベースのプロファイリングを使用することで、Meta のデータセンター全体でバイナリ最適化を実用的に展開することが可能になりました。^{[ 2 ]} Linux カーネルも最適化でき、LLVMプロジェクトに統合されています。^{[ 22 ]}

• Propellerは、 Googleがウェアハウス規模のアプリケーション向けに開発したプロファイルガイド型再リンク最適化ツールです。完全にリンクされたバイナリとリンカーメタデータおよびランタイムプロファイルを受け取り、サンプリングされたPCをシンボル/基本ブロックにマッピングし、ソースコードの再ビルドを必要とせずに、プログラム全体のプロファイルガイド型レイアウト最適化を実行します。Googleのデータセンター全体で本番環境に展開されており、LLVMプロジェクトに統合されています。最適化対象のバイナリから収集された低オーバーヘッドのサンプルベースのプロファイルを使用することで、従来のソースコードからのプロファイルガイド型最適化よりも正確にプロファイルガイド型コードレイアウト最適化を適用できます。^{[ 23 ]}

バイナリ最適化ツールの中には、ソースコードが利用できない場合でも、実行可能ファイルに優れたコンパイラ最適化を適用できるものがあり、場合によっては最小限の労力で即座に適用できます。 ^{[ 5 ]プロファイルガイドによる最適化を適用すると、プロファイルの属性をより正確に特定できる場合があります。 [ 22 ]}プログラム全体の最適化は、従来のソースコードコンパイル単位の範囲を超えて、完成した実行可能ファイルに適用できます。^{[ 10 ]}動的バイナリ最適化では、プロセスごとに共有ライブラリコードを特化することで、より正確で柔軟なプロファイリング情報が得られ、ディスク上のバイナリを変更する必要がない場合があります。^{[ 3 ]}

• バイナリ再コンパイル
• 動的再コンパイラ
• バイナリ変換
• プロファイルに基づいた最適化
• プロセス間最適化