编译器优化记录(死代码消除+“激进的”死代码消除)

编译器优化记录(3)------死代码消除+"激进的"死代码消除

0. 什么是死代码消除

相信大家在写C++的时候,如果你定义了一个变量但是没有对其使用,大部分IDE都会对这个变量进行灰色的染色。又或者说,当你开了一个空的循环,在里面定义并使用了一堆和输出值/返回值没有关系的变量,这个时候IDE也会提示你这个循环没有用。这背后都是用到了死代码消除的Pass。

1. 死代码消除(Dead Code Elimination)

1.1 算法思想

我们在死代码消除中希望去掉所有不活跃的变量。那么什么是不活跃呢?容易想到这意味着它定义的变量在接下来会被使用到。注意到,我们是在SSA阶段进行的这个优化,这意味着对于每个变量,它的\(def\)是它的每个\(use\)的必经节点。那么我们可以基于工作表算法写出伪代码:

java 复制代码
while (存在某个没有使用点的变量v && 定值v的语句没有其他副作用) {
    删除定值v的这条语句
} 

1.2 需要维护的信息

我们使用HashMap<IRRegister> myMap来维护现有的变量,并使用WorkList

同时,我们给出HashMap<IRRegister, HashMap<IRBaseInst>> useMap来记录所有变量的use,用HashMap<IRRegister, IRBaseInst> defMap来记录所有变量的use

另外,我们注意到,函数的入参并不在我们的考量范围内(我们总不能消掉它们的def吧),所以我们需要用一个HashSet来记录当前函数的所有入参。

1.3 算法实现

大致内容如《现代编译原理:C语言描述》的算法19-5所示。

最后,我们只要把所有的无用变量的\(def\)都删除就行了。

1.4 效果总结

其实,对于死代码消除而言,只要我们写的代码中所有\(def\)的变量都被使用,其优化效果应该是比较差的。但是,我们注意到之前\(\text{Mem2Reg}\)阶段对于所有的支配边界都插入了phi指令。事实上,不是每个支配边界块之后都有对该变量的\(use\),自然,也不一定需要这么多的move语句。所以,一般来说,死代码消除消除的基本都是无效的phi指令。

2. 激进的死代码消除(Aggressive Dead Code Elimination)

2.1 算法思想

它的思想和传统的死代码消除最不一样的地方就在于:它对于死代码的定义不同。

它的定义相当于是递归的:初始,我们定义所有调用函数,函数返回,对存储器的操作为有效代码。之后,我们标记一下语句为有效的:

  • 对其他有效语句的\(use\)进行定值的语句
  • 其他有效语句控制依赖于的语句(至于这个是什么,我们待会儿说)

之后,我们迭代得到所有语句,并把剩下的都删除。那么接下来,我们首先展开控制依赖部分的内容,幸运的是,这一部分和支配树很像。

2.2 控制依赖

我们希望回答的问题是,控制流图上的两个节点\(x,y\)中,\(x\)能否直接控制节点\(y\)的执行?

那么什么是控制执行呢?应该就是节点\(x\)有一个后继\(u\)能直接到达程序的\(exitBlock\)而不经过\(y\)。而它同时也有一个后继\(v\)使得\(v\)到\(exitBlock\)的每一条路径都经过\(y\)。

那么我们很容易就能得到控制依赖的等价定义。我们考虑CFG对应的反图,则在这张图上,\(x\in domFrontier(y)\)。因为\(x\)的前驱\(v\)被\(y\)直接支配,而它又能由\(u\)到达,因而\(x\)在\(y\)的支配边界上。

2.3 算法实现

我们需要维护的信息如下:

  1. HashSet<IRBaseInst> live:所有的活跃指令
  2. HashSet<BasicBlock> liveBlock:所有有活跃指令的基本块
  3. HashSet<entity> liveUse :所有活跃指令的\(use\)
  4. HashSet<IRBaseInst> workList:用于迭代的工作表
  5. HashSet<IRRegister, IRBaseInst> defMap:所有变量的\(def\)语句

首先,我们需要建出控制依赖图,这部分参考之前支配树构建的那期。

接下来,我们首先扫描该函数的所有基本块,将所有\(def\)收集到defMap中,同时把所有的store(代表修改全局变量,可能会在其他程序中用到)、所有的call、所有的ret加入workList

然后,我们进行迭代。代码如下:

java 复制代码
while (!workList.isEmpty()) {
    IRBaseInst inst = workList.iterator().next();
    workList.remove(inst);
    live.add(inst);
    liveBlock.add(inst.parentBlock);
    liveUse.addAll(inst.uses());
    if (inst instanceof IRPhi irPhi) { // 对于一条phi指令,它的每一个前驱都应当被标注为活跃的
        for (var block : irPhi.blockMap) {
            if (block.terminal != null && !live.contains(block.terminal)) {
                workList.add(block.terminal);
                liveBlock.add(block);
            }
        }
    }
    for (var cdg_pred : inst.parentBlock.cdg_pred) { // 加入该块的所有控制依赖前驱
        if (cdg_pred.terminal != null && !live.contains(cdg_pred.terminal)) {
            workList.add(cdg_pred.terminal); // 注意已经加过的不用加了
        }
    }
    for (var use : inst.uses()) { // 对于其每个use的变量,将其def加入workList
        if (!(use instanceof IRRegister) || use instanceof IRGlobalVar) continue;
        IRBaseInst def = defMap.get(use);
        if (def != null && !live.contains(def)) {
            workList.add(def);
        }
    }
}

最后我们遍历所有指令,消去不活跃的phi指令和普通指令。

这里有一个细节,就是jump/branch这样的terminal的处理。如果一个块的terminal被标记为不活跃的,那么这个块应该跳到哪里呢?自然,它应当跳到它的后继中第一个活跃的块上。我们要在反支配树上寻找(反支配树就是我们根据CFG的反图建出的支配树)。

我们断言,如果一个节点\(x\)是不活跃的,那么说\(x\)到\(anti\_dom(x)\)的这些节点一定都不是活跃的如果其中有一个节点是活跃的,那么根据定义,一定能通过若干次\(dominanceFrontier\)的迭代,推出\(x\)是活跃的。那么我们只需要不停地迭代target=target.anti_dom就行了。

2.4 ADCE对程序语义的影响

它的一个弊端在于它会删除不活跃的死循环,从而改变语义(这很明显)。在许多环境下,这被认为是不可接受的。

2.5 ADCE的效果

基本与DCE类似,主要在冗余phi的消除。它的另一个增益在于能消除掉无用的控制流语句。

3. 参考资料

[1] 现代编译原理(C语言实现)Chapter 19.5