はじめに 先日ツイッターで見かけた呟き pic.twitter.com/33Yk02hu1U — TOMO (@tomozh) October 14, 2020 そういうこともあるのか的な反応もあるようなので具体例を挙げてみることにする。 例1 所謂FizzBuzz問題。 #include <stdio.h> void fizzbuzz(int n) { int next; int i = 1; do { printf(i % 15 ? i % 5 ? i % 3 ? "%d\n" : "Fizz\n" : "Buzz\n" : "FizzBuzz\n", i); if (i++ >= n) next = 0; } while (next); } int main(void) { printf((char[]){""}); // この位置にprintfが無いとなぜか動かない fizzbuz
Kernel/VM探検隊はカーネルや仮想マシンなどを代表とした、低レイヤーな話題でワイワイ盛り上がるマニアックな勉強会です。植山氏は、制作中のリンカである「mold」について発表しました。全2回。前半は、リンカの概要について話しました。 LLVMのリンカ「lld」オリジナルの作者 植山類氏：植山類です。今僕が作っているmoldというリンカについて発表します。 今回の発表の概要です。リンカが何かを知っている人はそんなにたくさんいないと思うので、まず説明します。次に、「mold」のポイントは速いことなのですが、速いと何がうれしいのかを説明します。そのあと、どれくらい速いのかを説明した上で、どう実現されているのか、概要を紹介します。詳細になると何時間あっても終わらないので、かなりハイレベルな話をします。 自己紹介のスライドを入れていませんが、僕はリンカを何度か作ったことがあって、LLVMのlld
君は逆ポーランド電卓を知っているか？ ～そして自作へ
1983年徳島県生まれ。大阪在住。散歩が趣味の組込エンジニア。エアコンの配管や室外機のある風景など、普段着の街を見るのが好き。日常的すぎて誰も気にしないようなモノに気付いていきたい。（動画インタビュー） 前の記事：タイムズパーキングの看板、でっぱってるか？ でっぱってないか？ ＞ 個人サイト NEKOPLA Tumblr 逆ポーランド記法とは 世の中には、大きく分けて2種類の電卓がある。ほとんどの人が使っている普通の電卓（「中置記法の電卓」という）と、入力方法の異なる「逆ポーランド記法の電卓」だ。 これが逆ポーランド電卓（HP-16C）。どこにも“＝”キーがなく、反面デカデカと“ENTER”キーがあるのが特徴 電卓の紹介をする前に、まずは「逆ポーランド記法」ってなんだ？ という点について説明する必要がある。めんどうだけど、少しお付き合い下さい。 言語にはいろんな語順がある。日本語だと「主語
コンピュータシステムの理論と実装 をやりきったので、メモを残しておきます。 本の紹介 コンピュータシステムの理論と実装 では、NAND ゲートからはじめて、最終的にはアプリケーションを動作させるところまで、ボトムアップの視点でコンピュータシステムの説明が記載されています。通称「Nand2Tetris」。名前がかっこいいですね。 とてもわかりやすい裏書きの説明は以下 コンピュータを理解するための最善の方法はゼロからコンピュータを作ることで、その構成要素は、ハードウェア、ソフトウェア、コンパイラ、OSに大別できる。本書では、これらの構成要素をひとつずつ組み立てる。具体的には、NANDという電子素子からスタートし、論理ゲート、加算器、CPUを設計。オペレーティングシステム、コンパイラ、バーチャルマシンなどを実装しコンピュータを完成させて、最後にその上でアプリケーション(テトリスなど)を動作させる
2で割ることと3で割ること - Qiita
この記事でお題にするのはCPUレジスタ上の整数除算です。以下、単に除算とも書きます。 除算は非常に高コストな演算なため、コンパイラは最適化によって、できるだけ整数除算を別の計算に置き換えようとします。 最適化ができる場合の一つとして、割る数が定数である場合があります。頭のいいコンパイラは、除算を乗算とビットシフト等を駆使した演算に置き換えます。この記事では、そういった最適化の背景にある理屈を部分的に解説します。 計算機環境としてはモダンなx86 CPUを仮定します。したがってレジスタは32/64ビットであり、負数は2の補数表現になっています。ある程度は他の命令セットでも通用する話になっているかもしれません。 そもそも整数の除算とは プログラミングにおける整数の除算の定義について確認します。整数$n$を整数$d$で割るとき $$ n = q \times d + r $$ が成り立つように除
def check(n) s = "*"*n f = open("test.cpp","w") f.puts <<EOS #include <cstdio> int main(){ (#{s}printf)("Hello World\\n"); } EOS f.close() return system("clang++ test.cpp") end check(ARGV[0].to_i) $ ruby check.rb 10000 clang: error: unable to execute command: Illegal instruction: 4 clang: error: clang frontend command failed due to signal (use -v to see invocation) Apple LLVM version 10.0.1 (clang
はじめに 本記事は、 DeNA Advent Calendar 2020 の 11 日目の記事です。 突然ですが、「コンパイラのコードを読んでみよう」なんて言われても、「どうせ巨大で難解で複雑なロジックを理解しないと読めないんでしょ？」と思いませんか。 コンパイラの構造を理解しようとしても聞いたことのないような専門用語がずらりと並び、コードを読もうとしたらそれらをすべて完全に理解してないと一行も理解できないんじゃないか...。Go のコンパイラ gc のソースコードを読むまでは、私もそう思っていました。 しかし、あまりにも暇な休日のある日、思い立って gc のコードを読んでみました。すると、「コンパイル」という難解な響きの処理も、一つひとつを小さなタスクに分解することで、少しずつ読み進めることができると分かったのです！ 何よりも感動したことは、 gc そのものが全て Go で書かれていて、
Go言語コンパイラをスクラッチから書いてセルフホストを達成しました。 本家Goコンパイラの実装はほとんど見ずに、ほぼ 8cc というCコンパイラから学んだ知識のみで作りました。 特徴 コンパイルするとアセンブリを吐きます 字句解析・構文解析は手書きです。yacc/lex などのツールは使っていません 標準ライブラリも自作です コード行数はテストをのぞくと 9,152行でした。 セルフホストに必要な機能しかないので、Go言語の全機能は網羅していません。 例えば以下の機能は未実装です。 ガベージコレクション go routineとchannel 浮動小数点 設計 70%くらいは 8cc の設計をそのまま引き継いでいます。 残り25%(map,slice,interface,method,型推論等)が自分のオリジナル、残り5%が9cc、くらいな感じです。 かかった期間 2018/10/7に着手し
はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々なツールや処理系が開発されています。 この記事ではMITの研究者らが開発したPythonを高速化するツール「Codon」について紹介します。 この記事を3行でまとめると： 高性能で簡単に扱えるPythonコンパイラ「Codon」 Pythonとの互換性がありながら、CやC++に匹敵する高速化を実現 実際にPythonコードが100倍速くなることを検証 Codonとは Codonは高性能なPythonコンパイラです。実行時のオーバーヘッドなしにPythonコードをネイティブなマシンコードにコンパイルし、シングルスレッドで10-100倍以上の高速化が実現できます。Codonの開発はGithub上で行われており、2021
リンカ
ついに、リンカの説明をするときが来た。 ここに至るまでに、何度「リンカのところで説明する」と書いただろうか？ ここまで読んできた人ならば、 リンカというものが、なにやら色々やっているんだな、というのはわかってきたのではないかと思う。 筆者が常々思っていることのひとつに、「C言語に関する書籍は、リンカの説明をおざなりにしすぎだ」というのがある。 多くのC言語の書籍は、 コンパイラがソースコードをアセンブリコードに変換します アセンブラがアセンブリコードを機械語に変換します リンカが機械語をリンクして実行ファイルが作られます と、いう解説がなされがちである。この説明を見たら、多くの人が、「え、リンクってなんですか？」と、思うに違いない。 アセンブラには、「人間が読めるニーモニックを、機械が読める機械語に変換する」みたいな、最低限の説明が付くものの、 リンカの説明は「リンクをします」のひとことだ
TypeScript 本体のコードを読んでみよう
みんなお世話になっている TypeScript のコードを読みたいと思ったことはないだろうか。読んだ。 一週間ぐらいかかった。完全に読み切ったとは言えないが、概要は掴んだ。 なかなかに複雑でドメイン知識を得るのが難しかったので、これから読む人向けに、登場人物や概念を整理して紹介したい。 読んだのは 2023/6/8 時点で git clone したコード。 最初に: 自分のゴール設定 複数ファイルにまたがった参照を、 TypeScript の Language Service が提供する findReferences() や findRenameLocations(), goToDefinitions() を使って、インクリメンタルに書き換えたかった。 Terser を使うと、今触ってるオブジェクトが何で、何のメンバを書き換えたかの情報が残らない。これを TypeScript のレイヤーで
ゼロからの OS 自作入門 メモ
「ゼロからの OS 自作入門」の実装メモ
LinuxにRustを導入するかどうかという議論は終わりを迎えた。Rustの実装は既に始まっている。Linuxの父であるLinus Torvalds氏は電子メールによる筆者との対話の中で「何かおかしなことが発生しない限り、それ（Rust）は6.1で導入される」と述べた。 Linuxカーネルの記述言語としてプログラミング言語Rustを導入するという議論は、かなり前から存在していた。Linuxカーネルの開発者らは、年次カンファレンス「Linux Plumbers Conference（LPC）2020」の場で、Linuxの新たなインラインコードでのRustの使用について検討を開始していた。また、「Android」（それ自体がLinuxのディストリビューションだ）の開発言語としてRustを支持しているGoogleは、2021年4月にLinuxカーネルへのRust導入の動きを後押しし始めていた。
こんにちは、21Bのseasonです。この記事はtraP夏のブログリレー3日目の記事です。 自作Cコンパイラでセルフホスト達成しました。 リポジトリ: https://github.com/season1618/c-compiler/tree/main 自作Cコンパイラでセルフホスト達成しました！！！！！！🎉🎉🎉https://t.co/8fLIAJWksQ pic.twitter.com/2fgH5sKoZ0 — season (@season1618) July 27, 2022 実際にどうやって作るかを書くと長くなるので、ここでは経緯とか完成までの流れとかを書こうと思います。一応開発メモは以下に上げておきました。 開発メモ: https://github.com/season1618/note/blob/main/cs/c-compiler/index.md 経緯 大学の講義で
昔、gist にだけ置いてて、そういえばブログに書いてなかったものを思い出したので書いておくことに。 (一応、部分的には言及したことがあるんですけど、ちゃんとした話はしたことがなかったはず。) 決定論的ビルド 3年くらい前まで、C# コードをコンパイルすると、ソースコードを一切書き換えていなくても、生成結果の exe/dll や pdb のバイナリが変化していました(決定性(deteminism)がない)。 原因は以下の2つです。 バイナリ中に埋め込まれる GUID にタイムスタンプと乱数から生成される値を使っていた デバッグ用のファイル情報がフルパスで埋め込まれていた GUID の方はタイムスタンプと乱数なので本当に致命的で、ローカルで再コンパイルしても毎回バイナリが変化していました。 フルパスの方は基本的には pdb (デバッグ用シンボル情報)だけの問題なんですが、 exe/dll で
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 Pythonは人気な言語だが、実行速度が遅いため、速さを求められる環境になると違う言語が採用される。この研究では、Pythonのような高水準言語のシンプル性とCやC++のような低水準言語の高速性を兼ね備えることができるPythonベースのコンパイラ「Codon」を提案する。 Codonは、Pythonのコードをネイティブなマシンコードにコンパイルするコンパイラであり、シングルスレッドにおいて通常のPythonよりも10倍から100倍速く実行され、CやC++に匹敵する速度を実現できるという。またCodonではマルチスレッドも可能なため、より大きな性能向上
大統一 Node ツールチェイン Rome の野望 現状の実装
つい先日 beta リリースされたフロントエンドのツールチェインの Rome について、その思想とコードを読んだ結果の現状について。 Rome Frontend Toolchain この記事は公式ドキュメント以外にもソースを読んで得られた undocumented な部分も含んでいるので、すぐ古くなる。その前提で読むように。 問題の認識とその解決手段 フロントエンドの最適化は実行前のプリプロセスに、エコシステムの開発リソースの多くが当てられている。Node のツールチェインが発達するにつれて、自前の パーサ+AST 定義を持つ実装が増えていった歴史がある。 acorn(estree) babel prettier typescript terser それぞれのツールの生成する AST はそのツールの都合で微妙に/もしくは大幅に定義がずれている。typescript に至っては完全に別物。こ
マイクロソフト、ビルド時にソフトウェアの部品表（SBOM）を自動生成する「SBOM Tool」、オープンソースで公開
マイクロソフト、ビルド時にソフトウェアの部品表（SBOM）を自動生成する「SBOM Tool」、オープンソースで公開 マイクロソフトは、ビルド時にそのソフトウェアがどのようなソフトウェア部品から構成されているかを示すデータ「SBOM」を生成してくれるツール「SBOM Tool」を、オープンソースで公開しました。 SBOMによるサプライチェーンリスクの解決 SBOMとはSoftware Bill Of Materialsの頭文字をとったもので、日本語では「ソフトウェア部品表」とされます。あるソフトウェアがどのようなソフトウェア部品によって構成されているのかを示す情報がまとまったデータのことです。 ほとんどのソフトウェアは単独で成立しているわけではなく、多数のライブラリやコンポーネントなどのソフトウェア部品に依存しています。そのなかのいずれかに脆弱性が発見されればドミノ倒しのように他のさまざま
"型パズル"との付き合い方
まえおき❌ Compiler API、Language Service❌ 難解な型パズルを出題して型マウント取る話❌ 全TSerが型パズルするべきだ🙆♀️ 型パズルと聞いて身構える方に身近に感じてもらいたい どっちが思考コストが高いかHTTPメソッド // ちゃんと渡せばOK const httpMethod: string = 'GET' // 正しくない値を渡してもエラーになってくれない const httpMethod: string = 'hogehoge'type HTTPMethod = 'GET' | 'POST' | 'PATCH' | 'PUT' | 'DELETE' // ... // ちゃんと渡せばOK const httpMethod: HTTPMethod = 'GET' // 正しくない値を渡すと型エラー const httpMethod: HTTPMeth
回答 (13件中の1件目) JIT方式は中途半端なものではありません。もちろん万能でなんでも優れているわけでもありませんが以下の利点があります。 * プログラムは単一の機械独立、OS独立の形式で配布できる(実行時に実行環境の機械語に変換できる) * 配布形式が小さくなる。マシン中立なバイナリ表現にした場合は特に。 * 全体をネイティブコンパイルするのではなく、速度にシビアに関わる最内周ループや何度も実行される場所に限ってネイティブコンパイルすることで実行に必要なメモリフットプリントを減らすことができる。 * 実行時だけわかる情報を元にした最適化やコード生成が可能。例えば、 *...
Builderscon 2019 の発表資料です。 ライブコーディングでフルスクラッチでコンパイラを書くというのをやりました。 コンパイラのソースコードはこちらです https://github.com/DQNEO/HowToWriteACompiler
GNU Assembler互換(サブセット)のアセンブラをGo言語でフルスクラッチで作ってみました。 開発22日目で自作Goコンパイラ(をセルフホストしたときに出力される20万行のアセンブリ)をアセンブルすることに成功しました。 どうやって作ったかというと、小さいコードを GNU Assembler (以下 as) に食わせて出力されたバイナリを観察する、を繰り返して中のロジックを推定し再現しました。as の実装は見ていません。(一瞬見たけど巨大すぎて何もわからなかった) アセンブラ自作は、やってみるとコンパイラ自作よりだいぶ簡単でハマりポイントも少ないので、学習テーマとしてはおすすめです。2箇所ほど難所(命令エンコーディングのルールを理解するのと、ジャンプ命令の最適化)がありましたがそれ以外はさくさく楽しく作れました。 作ってみた結果、アセンブリ言語の理解が深まったのはもちろんのこと、E
WebAssemblyで、JITコンパイラに迫る高速なJavaScriptエンジンを実装へ。Bytecode Allianceが技術解説。JavaScript以外の言語でも
WebAssemblyで、JITコンパイラに迫る高速なJavaScriptエンジンを実装へ。Bytecode Allianceが技術解説。JavaScript以外の言語でも 「Bytecode Alliance」は、WebAssemblyをWebブラウザだけでなく、デスクトップPCやサーバ、IoTデバイスなどあらゆる環境で、セキュアに実行することを目指している団体です。 Fastly、Mozilla、Arm、Google、マイクロソフト、インテルをはじめとする企業や団体が名前を連ねています。 参考：WebAssemblyをあらゆるプラットフォームでセキュアに実行できるようにする「Bytecode Alliance」発足。インテル、Mozilla、Red Hatなど 同団体は「WASI」と呼ばれる、どのOSやホストシステムでWebAssemblyモジュールが実行されたとしても、安全かつ透過的
Ruby 開発チームに4週間インターン生として参加いたしました、永山 (GitHub: NagayamaRyoga) です。 私は「Ruby中間表現のバイナリ出力の改善」という課題に取り組み、Railsアプリケーションのコンパイルキャッシュのサイズを70%以上削減することに成功しました。以下ではこの課題の概要とその成果について述べたいと思います。 InstructionSequenceの概要 まず、RubyVM 内で実行される命令の中間表現、InstructionSequence (以下 ISeq と省略) について簡単に説明します。 通常の Ruby プログラムは、以下のような手順で実行されます。 ソースコードを構文解析し、抽象構文木を作る。 抽象構文木をコンパイルして、ISeq を作る。 RubyVM (YARV) で ISeq を解釈し、実行する。 ISeq は、このように Ruby
Webassemblyコンパイラを自作しよう
この記事はBuild your own WebAssembly Compilerを翻訳・意訳したものです。また独自の説明を加えた部分もあります。 前置き もしあなたがWebAssemblyについて聞いたことがなく、本当に詳しい紹介をしてほしいのであれば、Lin Clark氏のCartoon Guideを読むことをお勧めします。 このブログ記事ではWebAssemblyが「何か」を学ぶことができますが、「なぜ存在するのか」についても簡単に触れておきたいと思います。 私の視点では、この図が非常に簡潔にまとめられています。 上の図は、ブラウザ内での JavaScriptコードの実行を簡略化したタイムラインです。左から右に向かって、コード（一般的にはminifyされた状態で提供されます）は AST に解析され、最初はインタプリタで実行され、徐々に最適化/再最適化されて、最終的には非常に高速に実行さ
マイクロソフトは現在開発中のフレームワーク「.NET 7」で、ソースコードからターゲットプラットフォームに対応したネイティブバイナリをコンパイル時に生成するAOT（Ahead of Time）コンパイラを搭載する見通しだと、「Announcing .NET 7 Preview 3」で明らかにしています。 AOTコンパイラ、すなわち事前コンパイラとは、アプリケーションのビルド時にソースコードをコンパイルしてネイティブバイナリを生成する機能を備えています。 一般に「コンパイラ」とはこのAOTコンパイラのことを指すことが多いですが、アプリケーション実行時にソースコードや中間コードから動的にネイティブバイナリを生成するコンパイラのことをJIT（Just-in-Time）コンパイラと呼ぶのに対比して、あえて「AOTコンパイラ」と呼ぶことも最近では増えてきました。 現在、.NET対応のプログラミング言
C++MIX #6
私は新たにプログラミング言語を学ぶとき、しばしば簡単なLisp処理系を作ってみます。いくつかの言語で取り組んでいるうちに、このLisp処理系群に小さな共通基盤も出来上がったりしているので、これを紹介しつつ、Lisp処理系の実装がプログラミング言語の学習にどう丁度いいのかを紹介します。 Rosetta Lisp 自作のLisp処理系群を、ロゼッタ・ストーンから名を借りてRosetta Lispと呼んでいます。Rosetta Lispは以下のような特徴を持ちます。 一定の共通した言語仕様・VMの仕様に基づいて動作する Rosetta Lispは (Rosetta Lispに準拠するLisp処理系群は)、いずれも共通した命令セットのVM上でLispプログラムを実行するように実装されています。 Lispの簡単な実装では、よくインタプリタ形式が採用されます。kanaka/malやrui314/min
こんにちは。PlayStation 5が一向に買えない@giginetです。普段はモバイル基盤部というところでiOSの基盤開発をしています。 皆さん、行動していますか？我々は日々Webサービス上で様々な行動をしています。サービス開発において、改善に活かすための効率的な行動ログの収集方法はしばしば課題になります。 今回は、サービス開発者がモバイルアプリ上で簡単にログを定義し、分析を行えるログ基盤を導入した事例について紹介します。 行動ログとは何か モバイルアプリの行動ログとは、ユーザーのアプリ上の操作や利用状況を取得、集積するためのものです。 例えば、特定の画面を表示したり、特定のボタンをタップしたり、といったユーザー操作を起点として送信されています。 集められたログは、サービス開発のための分析や実態把握に役立てられます。 最近はFirebase Analyticsなど、PaaSの形態で提供
golangではスタックとヒープを気にする必要が無い
調べようと思ったきっかけは、golang では以下のように ローカル変数のアドレスを戻り値としても問題ないということ。 package main import ( "fmt" ) type Animal struct { Name string Age int } func main() { animal := allocAnimal() fmt.Printf("allocate animal structure %p", animal) } func allocAnimal() *Animal { return &Animal{} } C/C++ ではローカル変数のポインタを戻り値とした場合、 スタック領域のポインタを関数外に渡してしまうため、コンパイル時点で警告が表示されます (なぜエラーにしない) 実行時には最悪、セグメンテーションフォールトで落ちます そのため、malloc や n
Rustコードのコンパイルが遅いことは誰でも知っています。しかし筆者は、世の中のほとんどのRustコードはコンパイルをもっと速くできると強く感じています。 例えば、つい最近の記事にこのように書かれていました。 一方、Rustでは、プロジェクトやCIサーバーの性能にもよりますが、 CIパイプラインの実行に15～45分かかります。 これは筆者には理解できません。GitHub Actions上にあるrust-analyzerのCIの所要時間は8分です。しかも、これは100万行の依存関係に加え、20万行の独自コードが記述されたとても大規模で複雑なプロジェクトでの話です。 確かに、Rustは根本的な部分で非常にコンパイルが遅いのは間違いありません。Rustはジェネリクスのジレンマにおいて「遅いコンパイラ」を選び、全体的な設計思想としてコンパイル時間よりもランタイムを優先しています（この点に関する優れ
低レイヤを知りたい人のためのCコンパイラ作成入門 まさに低レイヤのことが分かっておらず、以前から気になっていたこの本。取り掛かってみたところ思いのほかスイスイ進められて、勢いに乗ってセルフホスト（自分が書いたコンパイラで自分自身をコンパイルするところ）までいけたので記念に書いておく。正確には C コンパイラのサブセットです。 GitHub - motemen/mocc 全体的な進め方は、 上記の本の通りに進めていく。 それ以降は自作の 8queen が普通に書けるように機能を強化。 それ以降はセルフホストを目標に進める。 プリプロセッサやリンカは作らず、C からアセンブリまで。 という感じ。自分は手を動かさないと進んでる気がしないので、まずは書いてみつつわからない所があれば調べる、というスタンスでいく。 あと、せっかくなので RISC-V の勉強もしたかったのでこれ向けに書く。なので実行は
Nuxt TypeScript
Code completion One of the biggest advantages of TypeScript is its code completion and IntelliSense. IntelliSense provides active hints as a code is added. Type safety Types increase your agility when doing refactoring. It’s better for the compiler to catch errors than to have things fail at runtime. Code quality Types have a proven ability to enhance code quality and understandability. Large team
2019 Javascriptエンジン俯瞰 こんにちは 2019 Javascript Advent Calendarの11日目です 2019はJSエンジンが新たに2つもリリースされた まずFacebook産のhermes もう一つがFFMPEG作者のbellardが実装したquickjs この2つを見ていこうと思う ちなみにhermesは以前にも書いたので正直あまり書くことは無い http://abcdef.gets.b6n.ch/entry/2019/07/22/142510 特徴 hermes C++ FacebookがReact Nativeの高速化用に実装したエンジン レジスタマシンのバイトコードインタプリタを搭載 flowを解釈できる commonjsを解釈して実行できる バイトコードのexportとimportも可能でスタートアップタイムを高速化することが可能 JITはx86
セルフホスト可能なCコンパイラを書く
最近、コンパイラを書くことが流行っているようだ。流行に乗ってやってみたらいろいろな知見が得られたので紹介したい。 コンパイラを書くと一口に言ってもいろいろなスコープがある。ここではC言語を用いてCコンパイラを書くことを選択した。C言語は言語仕様的にコンパクトで広く知られている。また、ツールとしてのCコンパイラも普及している。その場合、自分が書いたCコンパイラで、自分が書いたCコンパイラのソースコードをコンパイルすることが原理的には可能だ。これをセルフホストという。ひとつの到達目標として非常に興味深い。 当初は冬の間に終わらせる予定だったのだが春まで伸びてしまった。しかし、春になっても寒かったり雨で家に居る日が多く、アウトドアシーズンまでに目標のセルフホストを達成することができた。 昔、Cのインタプリタを書いたことがあったが、コンパイラを書くのは、はじめてである。時代も進んで開発手法が変わっ
Core Style React with no outside deps and 100% feature support across web and React Native. Adds many missing features to the RN Style API in ~24Kb. Static A smart optimizer that does partial analysis, extracts CSS, flattens your tree, and removes code. Supports Next, Webpack, Vite, Babel and Metro. Tamagui All the components you'd want, cross platform and adaptable to each other. Composable Compo
Graydon HoareのCompiler講義資料が面白かった話 - Arantium Maestum
Graydon Hoareが2019年にカナダのブリティッシュ・コロンビア大学でコンパイラ関連のゲスト講義した時の資料21 compilers and 3 orders of magnitude in 60 minutes - a wander through a weird landscape to the heart of compilationを読んだら大変面白かったのでメモ。 作者 Graydon HoareはMozillaでRustを開発したことで有名。その後Rustの開発もMozillaも離れて（というかRustの開発からは2013年に離れたようだ）、一時期AppleでSwift開発チームに所属していたらしい。（ソース：Reddit: I wonder, why Graydon Hoare, the author of Rust, stopped contributing in
watanabe-chiba-report.md 2.4 富士通C++コンパイラの最適化機能の改善について 東京大学物性研究所 物質設計評価施設 渡辺宙志 富士通株式会社 次世代テクニカルコンピューティング開発本部 千葉修一 ※ 本稿はメニーコア時代のアプリ性能検討WG 成果報告書にて公開された内容を整形したものです。 2.4.1 はじめに HPC分野においては、FortranないしC/C++言語が広く使われている。Fortran、C言語、C++言語のいずれも活発に仕様が改定され、現在も発展し続けている言語ではあるが、数値計算向けの「普段使いの言語」としては、おそらくPythonやJuliaなどの方が広く使われていると思われる。特にPythonは、昨今の機械学習ブームの牽引役として広く使われているようである。今後、PythonやJuliaといった言語によるスパコン利用も増えていくと思われる
Cコンパイラ作成のオンラインコースを始めます
Cコンパイラ作成のオンラインコースを始めます Rui Ueyama 2020-04-15 Cコンパイラを作成するオンラインのコースを試験的に始めてみようと思います。僕の書いているオンラインブック「低レイヤを知りたい人のためのCコンパイラ作成入門」を教材として使います。対象者は、この本の内容に（少なくとも大まかには）従ってコンパイラを作ってみたいと考えている人です。なお、このコースは個人が適当に思いつきでやっているものでそんなにフォーマルなものではありません。 進め方 週1回のペースで動画配信あるいはビデオ会議などの形で参加者からの質問に答える機会を作ろうと思います。オンラインブックそのものを授業形式で説明するということは行いません。参加者が事前にオンラインブックを読んできて、それに対しての質問などを受け付ける形にしようと思います（いわゆる反転授業スタイル）。また、参加者のコードを軽くコード
コンパイル技法: パターンマッチ
本書では関数型言語をはじめとして多くの言語にあるパターンマッチをコンパイルする方法を紹介します。パターンマッチはシンプルに条件分岐の連鎖にコンパイルすることもできますが、よく研究された手法を使えば驚くほど効率的なコードを生成できるようになります。そのような手法を2種類紹介します。 パターンマッチはデータ型に照合しそのデータを取り出すものです。例えばRustであれば match opt { Some(x) => f(x), None => g()} のように Option 型への照合などに使えます。本書の前半ではパターンマッチの挙動や使い方などを学びます。挙動の確認にはプログラミング言語Standard MLを使い、一部Cのコードも使います。その後Common LispやJavaなどの他の言語でのパターンマッチの状況を確認します。後半ではパターンマッチのコンパイル技法について紹介します。パタ
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![[EN] Writing a Compiler is Surprisingly Easy (part 1)](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/noimage.png)
「この位置にｐｒｉｎｔｆが無いとなぜか動かないんだ。」 - Qiita
コンパイラが作ったバイナリをつなぎ合わせるプログラム 「lld」の作者が語る、リンカの仕組み
「コンピュータシステムの理論と実装」をやりきりました - Qiita
printfに4285個アスタリスクをつけるとclang++が死ぬ - Qiita
Go コンパイラのコードを読んでみよう - kosui
Goコンパイラをゼロから作って147日でセルフホストを達成した - Qiita
あなたのPythonを100倍高速にする技術 / Codon入門
「Linux」、バージョン6.1でRustを導入へ--トーバルズ氏が明言
Cコンパイラを作ろう！
C# で、同じソースコードから常に同じバイナリを生成する
PythonでC／C++に匹敵する実行速度を実現 米MITなどコンパイラ「Codon」開発
Pythonは遅い遅い言われてJITとか中途半端なことせずにフルネイティブコンパイラを作ったらどうですか？
コンパイラをつくってみよう / How to make a compiler
アセンブラをゼロから作って自作コンパイラをアセンブルするまで(日記)
Ruby中間表現のバイナリ出力を改善する - クックパッド開発者ブログ
マイクロソフト、次の.NET 7にネイティブコンパイラを搭載する見通しを明らかに
コンパイラのいじめかた / How to fight the compiler
新しいプログラミング言語を学ぶとき、簡単なLisp処理系を作るという話
ドキュメントベースの型安全なモバイルアプリ行動ログ基盤の構築 - クックパッド開発者ブログ
Rustのビルドを高速化する方法 | POSTD
自作したRISC-V向けCコンパイラでセルフホストまでこぎつけた - 詩と創作・思索のひろば
2019 Javascript engine 俯瞰 - abcdefGets
Tamagui — React Native + Web UI kit
富士通C++コンパイラの最適化機能の改善について
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