Doing the Prospero-Challenge in RPython
a year ago
- #optimization
- #performance
- #rendering
- Prospero挑战需要从数学公式渲染1024x1024图像，每个像素需7866次运算
- 该公式采用SSA形式（静态单赋值形式），线性序列中每个变量只赋值一次，特别适合优化
- 最初实现的基线解释器因高解析开销导致执行速度缓慢
- 通过四叉树结构优化渲染，细分图像并利用范围分析简化公式
- 编写了简单优化器进行区间分析和窥孔优化，但多数新增规则效果有限
- 引入'需求信息'优化技术，仅关注结果符号位，成功减少25%运算量
- 通过反向遍历标记有效操作实现死代码消除，提升执行效率
- 使用Hypothesis进行随机测试，通过生成并最小化测试用例确保优化器正确性
- 创建程序可视化图和八叉树递归图以辅助理解优化过程
- 开发C语言版本探索musttail调用、SIMD指令和结构体内存优化带来的性能提升
- 性能测试显示：带需求信息优化的C版本快于RPython实现，性能与Fidget相当