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オブジェクトコード オプティマイザは、ポスト パス オプティマイザとも呼ばれ、コードの小さなセクションの場合はピープホール オプティマイザとも呼ばれ、ソフトウェアコンパイラの一部を形成します。ソース言語のコンパイル ステップからの出力 (オブジェクト コードまたはバイナリ ファイル)を受け取り、コードの識別可能なセクションを、アルゴリズム的に効率の良い (通常は速度が向上した)置換コードに置き換えようとします。
例
- 最も初期の「COBOL オプティマイザ」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 IBM COBOL コンパイラの「弱点」に関する知識に依存し、オブジェクト コードの一部をより効率的なコードに置き換え (またはパッチを適用) ました。置き換えコードは、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、比較的遅い命令を、コンテキスト内で機能的に同等である既知のより高速な命令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、この命令は1 バイトの比較の命令の
CLI2 倍から 5 倍の速度でした。 [1] [2]CLC
利点
既存のプログラムを再最適化する主な利点は、既にコンパイルされた顧客プログラム (オブジェクト コード) のストックを最小限の労力でほぼ瞬時に改善できるため、CPUリソースを固定コスト (プロプライエタリ ソフトウェアの価格) で削減できることです。欠点は、たとえば COBOL の新しいリリースでは、内部 COBOL アルゴリズムが変更される可能性があるため、オプティマイザの (有料の) メンテナンスが必要になることです。ただし、COBOL コンパイラの新しいリリースはハードウェアの アップグレードと同時に行われることが多いため、通常はハードウェアの高速化によって、アプリケーション プログラムが最適化前のバージョンに戻る (サポートするオプティマイザがリリースされるまで) ことが十分に補われます。
その他のオプティマイザー
一部のバイナリ オプティマイザーは実行可能ファイルの圧縮を行います。これは、一般的なデータ圧縮技術を使用してバイナリ ファイルのサイズを縮小し、ストレージ要件と転送および読み込み時間を削減しますが、実行時のパフォーマンスは向上しません。重複するライブラリ モジュールを実際に統合すると、メモリ要件も削減されます。
一部のバイナリ オプティマイザーは、JITコンパイラと同様の手法を使用して、実行時メトリック (プロファイリング) を利用してパフォーマンスを内部的に向上させます。
最近の動向
さまざまなプラットフォーム向けに最近開発された「バイナリ オプティマイザー」には、目新しいと主張するものもありますが、基本的には上記と同じ (または類似の) 手法を使用しているものがあり、次のものがあります。
- IBM z/OS用自動バイナリオプティマイザー（ABO）（2015）[3]
- IBM Automatic Binary Optimizer for z/OS (ABO) トライアルクラウドサービス (2020) [4]
- Sun Studioバイナリコードオプティマイザ[5] —事前にプロファイルフェーズを必要とする
- 動的バイナリオプティマイザーの設計とエンジニアリング — IBM TJワトソン研究センター（2005年2月）[6] [7]
- QuaC: C言語での高速ランタイムコード生成のためのバイナリ最適化[8] — (JITの要素がいくつか含まれているようです)
- ダイナモリオ
- COBRA: マルチスレッドアプリケーションのための適応型ランタイムバイナリ最適化フレームワーク[9]
- Spike実行可能オプティマイザ（Unixカーネル）[10]
- 「SOLAR」リンク時および実行時のソフトウェア最適化[11]
- ダイニマイズ：CPUパフォーマンス仮想化[12]
- BOLT: 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ー。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上でバイナリを最大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。[13]
参照
参考文献
- ^ 「アーカイブコピー」（PDF） 。 2010年7月11日時点のオリジナル（PDF）からアーカイブ。 2010年1月7日閲覧。
{{cite web}}: CS1 maint: アーカイブされたコピーをタイトルとして (リンク) - ^ Evans, Michael (1982-12-01). 「Cobol 環境向けのソフトウェア エンジニアリング」. Communications of the ACM . 25 (12): 874–882. doi : 10.1145/358728.358732 . S2CID 17268690.
- ^ 「IBM Automatic Binary Optimizer for z/OS - 概要」www.ibm.com . 2015年。2020年10月18日時点のオリジナルよりアーカイブ。2020年5月15日閲覧。
- ^ 「IBM Automatic Binary Optimizer for z/OS Trial Cloud Service」。optimizer.ibm.com。2020年。2021年1月19日時点のオリジナルよりアーカイブ。2021年10月27日閲覧。
- ^ 「バイナリコードオプティマイザー」。2010年7月22日時点のオリジナルよりアーカイブ。2010年1月7日閲覧。
- ^ Duesterwald, E. (2005). 「動的バイナリオプティマイザーの設計とエンジニアリング」. Proceedings of the IEEE . 93 (2): 436–448. doi :10.1109/JPROC.2004.840302. S2CID 2217101.
- ^ Xu, Chaohao; Li, Jianhui; Bao, Tao; Wang, Yun; Huang, Bo (2007-06-13). 「動的バイナリ トランスレータにおけるメタデータ駆動型メモリ最適化」。第3 回国際仮想実行環境会議の議事録 - VEE '07。Association for Computing Machinery。pp. 148–157。doi :10.1145 / 1254810.1254831。ISBN 978-1-59593630-1. S2CID 15234434。2021年10月27日にオリジナルからアーカイブ。2021年10月27日に取得– ACM Digital Library経由。
- ^ 「アーカイブコピー」（PDF）。2009年4月19日時点のオリジナルよりアーカイブ（PDF）。2010年1月7日閲覧。
{{cite web}}: CS1 maint: アーカイブされたコピーをタイトルとして (リンク) - ^ Kim, Jinpyo; Hsu, Wei-Chung; Yew, Pen-Chung (2007). 「COBRA: マルチスレッド アプリケーション向けの適応型ランタイム バイナリ最適化フレームワーク」2007 International Conference on Parallel Processing (ICPP 2007) . p. 25. doi :10.1109/ICPP.2007.23. ISBN 978-0-7695-2933-2. S2CID 15079211。
- ^ 「アーカイブコピー」（PDF） 。 2010年9月11日時点のオリジナル（PDF）からアーカイブ。2010年1月7日閲覧。
{{cite web}}: CS1 maint: アーカイブされたコピーをタイトルとして (リンク) - ^ 「リンク時および実行時の「SOLAR」ソフトウェア最適化」。2016 年 2 月 14 日時点のオリジナルよりアーカイブ。
- ^ 「Dynimize 製品概要」。dynimize.com。2021年10月25日時点のオリジナルよりアーカイブ。2021年4月26日閲覧。
- ^ Panchenko, Maksim; Auler, Rafael; Nell, Bill; Ottoni, Guilherme (2019-02-16). 「BOLT: データセンターとそれ以降の実用的なバイナリオプティマイザー」2019 IEEE /ACM 国際コード生成および最適化シンポジウム (CGO)。pp. 2–14。arXiv : 1807.06735。doi : 10.1109/ CGO.2019.8661201。ISBN 978-1-7281-1436-1. S2CID 49869552。