JIT编译,动态编译与自适应动态编译

如题所述

在讨论编译器优化时,文章提到一种名为P优化(profile-guided optimization)的效果。然而,文章解释指出,尽管理论上RyuJIT可以进行此类优化,但CLR使用JIT编译器的方式,实际无法在JIT编译时完成这种优化。文章引用了评论观点,强调“对JIT编译器抱有过高期望”并非现实。

文章随后回顾了之前关于HotSpot与JIT技术共存性的问答,并指出文章内容的一部分已在链接中进行了阐述。重点在于探讨CLR、JIT编译与PGO之间的关系。

文章详细描述了CLR的执行引擎模型,强调其为“纯编译的单层JIT编译器”,所有方法在首次执行前均需编译成机器码。这种模型意味着在代码执行时无法借助运行时收集的profile信息进行针对性优化。相比之下,自适应动态编译允许在程序运行一段时间后进行编译,从而有充分时间收集profile并利用这些信息进行优化。

文章指出,自适应动态编译能够收集分支跳转次数,判断taken分支或not-taken分支的频率,以此来实现优化。与之相关的是.NET 4.5引入的ReJIT功能,它允许通过动态插桩收集性能数据,但并未直接用于优化。此外,文章介绍了Multicore JIT,虽然在程序启动速度优化方面有所贡献,但其生成的profile粒度较粗,不包含细粒度的profiling信息,因此无法实现PGO优化。

文章进一步解释了.NET 4.5中MPGO功能,该功能允许通过多次运行和依赖收集到的profile来引导后续运行的优化,从而实现与文中开头描述类似的优化效果。文章还讨论了HotSpot VM的执行模型,指出其采用解释器或Client Compiler实现初始执行和profile收集,然后将profile信息传递给Server Compiler进行优化编译。

文章指出,结合传统PGO与自适应动态编译的一种思路是Azul Systems的Zing VM所实现的ReadyNow!功能。该功能允许程序在运行一次的过程中自动进行PGO,同时减少了收集profile的开销。文章强调,虽然此方法在启动时收集profile,可能导致程序启动较慢,但在后续执行中能快速达到稳定高性能状态。ReadyNow!功能还能指导优化决策,避免过度优化导致的性能损失,有助于程序快速稳定。

文章最后提到,尽管文章内容涵盖了多个编译器优化技术和概念,但其重点在于探讨JIT编译、PGO以及如何结合传统PGO与自适应动态编译以实现更高效的代码优化策略。通过深入解析这些技术及其在不同场景下的应用,文章旨在为程序员提供更全面的编译器优化知识,以提高代码性能和程序运行效率。
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