Рубрика «jit» - 4

Мне сообщили, что на новых компьютерах некоторые регрессиионные тесты стали медленнее. Обычное дело, такое бывает. Неправильная конфигурация где-то в Windows или не самые оптимальные значения в BIOS. Но в этот раз нам никак не удавалось найти ту самую «сбитую» настройку. Поскольку изменение значительное: 9 против 19 секунд (на графике синий — это старое железо, а оранжевый — новое), то пришлось копать глубже.

Почему процессоры Skylake иногда работают в 2 раза медленнее - 1
Читать полностью »

Disclaimer

  • Эта публикация является переводом части документа «Bypassing Mitigations by Attacking JIT Server in Microsoft Edge» от Ivan Fratric (Google Project Zero). Переведена та часть, в которой находится описание механизма ACG и его применение в браузере Microsoft Edge. За рамками этого перевода осталось более подробное описание внутренностей JIT в Chakra (Microsoft Edge JavaScript Engine) и векторов атаки на него (с описанием найденных уязвимостей, исправленных к моменту публикации документа).
  • По роду своей профессиональной деятельности я не являюсь ни техническим писателем, ни (тем более) переводчиком. Но содержимое документа мне показалось очень интересным в плане изучения внутренностей Windows. Соответственно, я открыт к конструктивным замечаниям и предложениям по улучшению перевода.

С выпуском Windows 10 Creators Update Microsoft начала использовать новый механизм безопасности в Microsoft Edge: Arbitrary Code Guard (ACG). Когда ACG применяется к процессу (в частности в процессу Microsoft Edge), в целевом процессе становится невозможным выделить новую исполняемую память или изменить существующую исполняемую память. Соответственно, исполнение произвольного кода для злоумышленника становится более сложной задачей.

Для достижения более высокой производительности современные браузеры используют JIT компиляцию (Just-In-Time) JavaScript-кода, но такой подход не совместим с ACG. Поэтому в Microsoft Edge был реализован следующий подход: JIT был выделен в отдельный процесс, относительно процесса содержимого (Content Process). Процесс содержимого посылает JIT процессу байт-код JavaScript, а JIT процесс компилирует его в машинный код и проецирует этот машинный код обратно в процесс содержимого.
Читать полностью »

Интринсик или intrinsic-функция — функция, которую JIT-компилятор может встроить вместо вызова Java- и JNI-кода с целью оптимизации. Важный вывод из этого — intrinsic-функции не доступны в режиме интерпретатора. По умолчанию в HotSpot используется два JIT-компилятора C1 и C2, таким образом, может быть доступна реализация intrinsic-функции для каждого из JIT-компиляторов. Различия в реализации intrinsic-функций для разных JIT-компиляторов обуславливаются различным внутренним представлением кода (intermediate representation — IR).

В HotSpot реализовано несколько сотен интринсиков (их количество растёт от релиза к релизу). Описание всех intrinsic-функций можно найти в исходниках OpenJDK в файле vmSymbols.hpp. Ниже приведены полные списки интринсиков для JDK 7 (vmSymbols.hpp), JDK 8 (vmSymbols.hpp), JDK 9 (vmSymbols.hpp) и JDK 10 (vmSymbols.hpp).
Читать полностью »

Публикую предпоследнюю часть разбора с третьей задачей. До этого выходил разбор первой задачи и второй задачи.

Код к третьей задаче:

    public static double compute(
            double x1, double y1, double z1,
            double x2, double y2, double z2) {
        double x = y1 * z2 - z1 * y2;
        double y = z1 * x2 - x1 * z2;
        double z = x1 * y2 - y1 * x2;
        return x * x + y * y + z * z;
    }

    public static double compute(
            double x1, double y1, double z1,
            double x2, double y2, double z2) {
        Vector v1 = new Vector(x1, y1, z1);
        Vector v2 = new Vector(x2, y2, z2);
        return v1.crossProduct(v2).squared();
    }

    public final static class Vector {
        private final double x, y, z;

        public Vector(double x, double y, double z) {
            this.x = x; this.y = y; this.z = z;
        }

        public double squared() {
            return x * x + y * y + z * z;
        }

        public Vector crossProduct(Vector v) {
            return new Vector(
                    y * v.z - z * v.y,
                    z * v.x - x * v.z,
                    x * v.y - y * v.x);
        }
    }

Условие (упрощённо):

Определить, какие методы быстрые, а какие — медленные (JRE 1.8.0_161).

Читать полностью »

Первая часть — разбор самой холиварной задачи из четырёх:

    void forEach(List<Integer> values, PrintStream ps) {
        values.forEach(ps::println);
    }

    void forEach(List<Integer> values, PrintStream ps) {
        values.stream().forEach(ps::println);
    }

    void forEach(List<Integer> values, PrintStream ps) {
        values.parallelStream().forEach(ps::println);
    }

Под катом условие задач, история их появления, а также разбор первой задачи и статистика её правильных решений среди участников конференции.
Читать полностью »

В этой статье я покажу, как написать рудиментарный, нативный x86-64 just-in-time компилятор (JIT) на CPython, используя только встроенные модули.

Код предназначен для UNIX-систем, таких как macOS и Linux, но его должно быть легко транслировать на другие системы, типа Windows. Весь код опубликован на github.com/cslarsen/minijit.

Цель — сгенерировать в рантайме новые версии нижеприведённого ассемблерного кода и выполнить их.

48 b8 ed ef be ad de  movabs $0xdeadbeefed, %rax
00 00 00
48 0f af c7           imul   %rdi,%rax
c3                    retq

В основном, мы будем иметь дело с левой частью кода — байтовой последовательностью 48 b8 ed ... и так далее. Эти 15 байтов в машинном коде составляют функцию x86-64, которая умножает свой аргумент на константу 0xdeadbeefed. На этапе JIT будут созданы функции с разными такими константами. Такая надуманная форма специализации должна продемонстрировать базовую механику JIT-компиляции.
Читать полностью »

Как работает Android, часть 2 - 1

В этой статье я расскажу о некоторых идеях, на которых построены высокоуровневые части Android, о нескольких его предшественниках и о базовых механизмах обеспечения безопасности.

Читать полностью »

Вы видели результаты бенчмарков MJIT? Они удивительные, правда? MJIT буквально выносит все остальные реализации без вариантов. Где он был все эти годы? Всё, теперь с гонкой закончено?

Однако вы можете понять из заголовка, что не всё так просто. Но прежде чем разобрать проблемы этих конкретных бенчмарков (конечно, вы можете пролистать вниз к симпатичным диаграммам), нужно рассмотреть важные базовые основы сравнительного анализа.

MJIT? TruffleRuby? Что это всё такое?

MJIT — это ответвление Ruby на Github от Владимира Макарова, разработчика GCC, где реализована динамическая JIT-компиляция (Just In Time Compilation) на самом популярном интерпретаторе Ruby — CRuby. Это отнюдь не окончательная версия, наоборот, проект на ранней стадии разработки. Многообещающие результаты бенчмарков были опубликованы 15 июня 2017 года, и это основной предмет обсуждения в данной статье.
Читать полностью »

enter image description here

В некоторых внутренних системах для быстрого поиска по большому битовому массиву мы в Badoo используем JIT. Это очень интересная и не самая известная тема. И, чтобы исправить такую досадную ситуацию, я перевел полезную статью Элая Бендерски о том, что такое JIT и как его использовать.

Читать полностью »

Когда кто-то произносит слово многоядерный, то мы бессознательно подразумеваем SMP. Это успешно срабатывало для нас до недавнего времени, пока ARM не объявила о big.LITTLE. Архитектура ARM big.LITTLE является первым массово производимым примером архитектуры AMP, и как мы увидим далее, она поднимает планку сложности многоядерного программирования еще выше.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js