📅 2026年02月16日 20:43
Type-based alias analysis in the Toy Optimizer - Toy Optimizerにおける型ベースのエイリアス解析
型情報で「同じフィールドへの書き換え」が本当に干渉するかを見分け、コンパイル時のロード／ストア最適化を強化する
要約
型階層をレンジ（前順／後順番号）で表現し、レンジの重なりでエイリアス判定することで、オフセットだけで判定していた負荷／損失をより精密に扱えるようにする手法の紹介。
この記事を読むべき理由
JITや最適化コンパイラで「同じオフセットへの書き込み＝全破棄」をやると最適化機会を失う。型情報や割当サイト情報を簡易に取り込むだけで、実用的かつ低コストに最適化精度が上がる点は、ブラウザエンジンやモバイルランタイム（例：ART）、サーバーサイドのVMを扱う日本の開発者にも有益です。
詳細解説
- 型表現：型ヒエラルキーの各ノードを [start, end) のレンジで番号付けする。ノード間は包含関係になり、レンジの重なりで「同じヒープ領域を含むか（＝エイリアスの可能性）」を判定する。
- レンジ重なり判定：空レンジは干渉しない。一般的な判定は end > other.start && other.end > start。
- 最適化対象：単一パスのロード／ストアフォワーディング。従来はオフセット一致のみでキャッシュ無効化していたが、型レンジで絞ると「Arrayの0番地」と「Stringの0番地」は別扱いできる。
- 実装の肝：store 処理時のキャッシュ無効化条件をオフセット一致かつ may_alias（レンジ重なり）に限定する。型情報が無ければ Any（全域）を使い保守的に扱う。
- 追加の情報源：割当（allocation site）情報でローカル確定オブジェクトは他と必ず非エイリアスとできる。定数やパラメータ、フィールド内容・サイズ情報も利用可能。
- 不透明な命令（関数呼び出し等）：保守的には全無効化だが、影響する抽象ヒープを明示するエフェクト注釈を付ければ部分的無効化で済む（例：Array_length は読み取りのみ等）。
- トレードオフ：ビットマップ事前計算（全体CFG向け）と、トレースや単一パスでの軽量チェック（今回）は精度とコストの良いバランス。JITで特に効果的。
簡潔な例（キーロジック）：
# Python
def may_alias(left: Value, right: Value) -> bool:
return (left.info or Any).range.overlaps((right.info or Any).range)
# store 時の compile_time_heap のフィルタ（要点のみ）
compile_time_heap = {
load_info: value
for load_info, value in compile_time_heap.items()
if load_info[1] != offset or not may_alias(load_info[0], obj)
}
実践ポイント
- 型注釈をIRやトレースに伝える（引数やalloc-siteに型情報を残す）と効果大。
- 既知の組み込み関数やランタイム操作には「読み/書きする抽象ヒープ」を付与して部分無効化を実装する。
- 割当サイト（malloc/alloc）の情報を使えば即時に多くの非エイリアスを確定可能。
- トレース向け単一パス判定は実装コストが低く、JITのホットパス最適化に向く。
以上。興味があれば、実際のヒエラルキー生成やエフェクト注釈の実装例を出します。