首页
/ Wasmi项目中cmp+select指令融合的技术探索

Wasmi项目中cmp+select指令融合的技术探索

2025-07-09 18:26:30作者:董灵辛Dennis

在WebAssembly解释器Wasmi的性能优化过程中,指令融合技术发挥了重要作用。本文重点探讨了Wasmi如何将比较指令(cmp)与选择指令(select)进行融合优化的技术实现及其性能优势。

背景与现状

Wasmi此前已经成功实现了比较指令与条件分支指令(如if和br_if)的融合优化,这一优化显著减少了指令执行次数和栈访问操作,带来了可观的性能提升。然而,对于select指令,Wasmi目前主要通过多种指令变体来处理true_val和false_val的立即数值。

优化思路

新的优化方案旨在重新设计select指令,使其能够与比较指令进行融合,类似于现有的cmp+branch操作融合。这一设计需要放弃对true_val和false_val立即数的特殊处理,转而将这些值作为函数局部常量分配。

实现方案

优化后的select指令变体包括三大类:

  1. 整数比较选择

    • 基础比较:select_{i32,i64}_{eq,ne,and,or,xor,nand,nor,xnor}
    • 带符号/无符号比较:select_{i32,i64}{lt,le}{s,u}
  2. 浮点数比较选择

    • select_{f32,f64}_{eq,ne,lt,le,not_lt,not_le}

这种分类设计覆盖了WebAssembly中常见的数据类型和比较操作,确保了优化的全面性。

技术优势

  1. 减少指令数量:通过融合比较和选择操作,减少了中间指令的执行。
  2. 降低栈访问:减少了栈操作次数,提高了执行效率。
  3. 简化实现:统一处理立即数值,简化了指令实现逻辑。
  4. 性能提升:预期将获得与之前cmp+branch融合类似的性能提升。

实现进展

该优化已在Wasmi项目的相关提交中完成实现,为WebAssembly解释器性能优化提供了新的技术方案。这种指令融合技术不仅提升了执行效率,也为后续其他类型的指令优化提供了参考范例。

总结

Wasmi通过创新的指令融合技术,持续提升WebAssembly解释器的执行效率。cmp+select指令融合的实现,进一步完善了Wasmi的优化体系,为开发者提供了更高性能的执行环境。这类底层优化技术的积累,对于WebAssembly生态的性能提升具有重要意义。

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
139
1.91 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
192
273
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
923
551
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
421
392
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
74
64
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
344
1.3 K
easy-eseasy-es
Elasticsearch 国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
36
8