CoSSJIT: Combining Static Analysis and Speculation in JIT Compilers
Notice bibliographique
Résumé
Just-in-time (JIT) compilers typically sacrifice the precision of program analysis for efficiency, but are capable of performing sophisticated speculative optimizations based on run-time profiles to generate code that is specialized to a given execution. On the contrary, ahead-of-time static compilers can often afford precise flow-sensitive interprocedural analysis, but produce conservative results in scenarios where higher precision could be derived from run-time specialization. In this paper, we propose the first-of-its-kind approach to enrich static analysis with the possibility of speculative optimization during JIT compilation, as well as its usage to perform aggressive stack allocation on a production Java Virtual Machine (JVM). Our approach of combining static analysis with JIT speculation – named CoSSJIT – involves three key contributions. First, we identify the scenarios where a static analysis would make conservative assumptions but a JIT could deliver precision based on run-time speculation. Second, we present the notion of ‘‘speculative conditions’’ and plug them into a static interprocedural dataflow analyzer (whose aim is to identify heap objects that can be allocated on stack), to generate partial results that can be specialized at run-time. Finally, we extend a production JIT compiler to read and enrich static-analysis results with the resolved values of speculative conditions, leading to a practical approach that efficiently combines the best of both worlds. Cherries on the cake: Using CoSSJIT , we obtain 5.7× improvement in stack allocation (translating to performance), while building on a system that ensures functional correctness during JIT compilation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».