Porozumění znečištění zpětné vazby v programovacím jazyce R

Abstract

Moderní dynamické jazyky často využívají JIT (Just-in-Time) překladače ke zrychlení opakovaně spouštěného kódu. Tyto překladače sbírají za běhu informace o chování programu a na jejich základě spekulují o budoucích bězích, což umožňuje lepší optimalizace. Postupem času však může přesnost těchto informací klesat, což vede ke zhoršení výkonu tomuto jevu se říká znečištění zpětné vazby. Programovací jazyk R je úzce zaměřený na statistické výpočty a vizualizaci dat. Kvůli vlastnostem jako reflexe a odložené vyhodnocování je však jeho optimalizace náročná. Ř je JIT kompilátor navržený pro R, který se snaží zvýšit výkon pomocí spekulací založených na pozorované zpětné vazbě. Hlavním cílem této práce je vytvořit nástroj pro detailní pozorování a analýzu chování kompilátoru Ř, jehož vnitřní fungování je jinak černou skříňkou. Tím, že máme k dispozici prostředky pro zkoumání vnitřních částí kompilátoru, otevíráme možnosti pro další výzkum a analýzu, včetně pochopení znečištění a využití zpětné vazby, které jsou zkoumány v této práci.

Modern dynamic languages often leverage Just-in-Time (JIT) compilers to improve performance of frequently executed code. These compilers use the feedback collected at runtime to make speculations about future execution, making further optimization possible. However, over time, the accuracy of this feedback can degrade, leading to less precise speculations and performance degradation. This phenomenon is known as feedback pollution. The R programming language is highly specialized for statistical computing and data visualization, and thanks to its features such as reflection and lazy evaluation, it can be difficult to optimize. The Ř JIT compiler tries to improve the performance of R by using speculations on the observed feedback in order to increase the performance of the compiled code. The primary objective of this thesis is to develop a tool that allows for detailed observation and analysis of the behavior of the Ř JIT compiler, as otherwise the inner workings of the compiler are a black box. By having the facilities to examine the JIT internals, we open up possibilities for further research and analysis, including the understanding of feedback pollution and feedback usage explored in this thesis.