適応最適化

適応型最適化は、現在の実行プロファイルに基づいてプログラムの一部を動的に再コンパイルするコンピュータサイエンスの手法です。単純な実装では、適応型最適化は、ジャストインタイム コンパイルと命令の解釈の間でトレードオフを行うだけです。別のレベルでは、適応型最適化は、ローカル データ条件を利用して分岐を最適化し、インライン展開を使用してプロシージャ呼び出しのコストを削減します。

トランザクションを次々に処理する仮想の銀行アプリケーションについて考えてみましょう。これらのトランザクションは、小切手、預金、および多数のより不明瞭なトランザクションである可能性があります。プログラムを実行すると、実際のデータは、1 つの預金も不正な口座番号の 1 つの小切手も処理せずに、何万もの小切手をクリアしたもので構成される可能性があります。適応型オプティマイザーは、この一般的なケースを最適化するためにアセンブリ コードをコンパイルします。その後、システムが代わりに何万もの預金の処理を開始すると、適応型オプティマイザーはアセンブリ コードを再コンパイルして、新しい一般的なケースを最適化します。この最適化には、コードのインライン化が含まれる場合があります。

適応型最適化の例としては、HotSpotやHPのDynamoシステムなどがあげられる。^[1]

一部のシステム、特にJava 仮想マシン^{[引用が必要]}では、一連のバイトコード命令の実行を逆順に実行できることが証明されています。 これにより、適応型オプティマイザーはコードについて危険な仮定を行うことができます。上記の例では、オプティマイザーはすべてのトランザクションが小切手で、すべての口座番号が有効であると仮定する可能性があります。これらの仮定が間違っていることが判明した場合、適応型オプティマイザーは有効な状態に「巻き戻し」、バイトコード命令を正しく解釈できます。

• プロファイルガイドによる最適化
• ホットスポット（コンピュータプログラミング）

• Matthew Arnold、Stephen Fink、David Grove、Michael Hind、Peter F. Sweeney による「Adaptive Optimization in the Jalapeño JVM (2000)」の CiteSeer。さまざまな形式の完全な論文へのリンクが含まれています。