“Adoption and Focus: Practical Linear Types for Imperative Programming”他の紹介＠PLDIr#6

PLDIr#6 (PLDI 2002)

2010-02-11
酒井政裕

Adoption and Focus:
Practical Linear Types for
Imperative Programming

Citation Count: 52

背景
• Type-state とか Vault とかみたいな、状態をトラッキ
ングする型システムはエイリアシングと相性が悪い
– e.g. close(a); read(b) は a と b が同じものを指していたら不
正
• なので、状態をトラッキングする型では、エリアシング
を禁⽌ (線形型)
• 線形型をフィールドに持つような型も線形型にしなくて
はいけない
– でないと、 close(a.f); read(b.f) が安全にならない
• が、これはデータ構造の設計への強い制約になってし
まって、現実的ではない

• ⇒ この問題を解決する型システムを考えました!

概要
• Adoption/focus という概念を導⼊することで、
⾮線形な型が線形なフィールドを持つことを許
し、かつアクセスの安全性を保証する。

• adoption construct
– 状態をトラッキングする型や、それらを参照する型
の、エイリアスを安全に許す仕組み
• focus construct
– エイリアスされたオブジェクトに対して、状態のト
ラッキングが出来る、⼀時的なスコープを導⼊する
仕組み。

⾮線形な型fileptrが
トラッキングされる
従来ダメだった例型(線形型)を参照

struct fileptr { tracked(@open) file f; }

void reset_logs($G:fileptr msgs, $G:fileptr errs) {
tracked fileptr log = msgs;
close(log.f);
log.f = open(MSG_LOG_FILENAME);
msgsとerrsがエイリ
log = errs; アスしている可能性
close(log.f);
log.f = open(ERR_LOG_FILENAME);
}

fileptrは、
解決⽅法フィールドを初
期化するために
線形型で確保、
struct fileptr { tracked(@open) file f; } adoptionで⾮
線形な型に変換
void reset_logs($G:fileptr msgs, $G:fileptr errs) {
tracked fileptr log = msgs;
close(log.f);
log.f = open(MSG_LOG_FILENAME);

log = errs;
• focusを推論
close(log.f);
• focus内では
log.f = open(ERR_LOG_FILENAME);
• logは線形型を持つ
} • msgsのエイリアスの可能性があるerrs
へのアクセスは禁⽌ (ガード$Gで判断)

ヒープモデル
• 従来モデルでは、ヒープオブジェクトは
線形・⾮線形に分類されていた
• このモデルでは、
– すべてのオブジェクトは線形な状態で確保・
破棄される
– Adoptionで、線形な参照を消費して、⾮線形
なエイリアスを⽣成
– Focusで、⾮線形なエイリアスから⼀時的に
線形な参照を取得して、操作

型の扱い⽅
• トラッキングされている型は tr(ρ)
– 属するのはそのオブジェクトただ⼀つだけ
– ρは静的に決まる名前でcapabilityのキー
• capabilityのエントリ {ρ ↦ τ}
– そのプログラムポイントで、ρでトラッキングされる
オブジェクトが⽣きていて、型τでアクセス可能
• Guarded type ρ▹τ
– ρがcapabilityに含まれるときに、(focusを使って)型
τとしてアクセス可能。
– ⾃由にエイリアス可能

Adoption (養⼦縁組)
• adopt e1 by e2
– e1の線形な参照を消費して、e2からe1への
内部的な参照を作成
– e1が養⼦、e2が養親
– 結果はe1への⾮線形な参照
• 型は、e1 : τ, e2 : tr(ρ) のとき、
adopt e1 by e2 : ρ▹τ

Focus
• let x = focus e1 in e2
• e1 が ρ1▹τ であって、capabilityにρ1が
含まれているときに、e2を以下の⽂脈で
評価:
– フレッシュな名前ρを使って、x : tr(ρ) とお
いて、capabilityに {ρ ↦ τ} を追加し ρ1 を
削除。
– e2の実⾏後のcapabilityも {ρ ↦ τ} を含まな
くてはならない。

Motivating Example
fun dict_lookup(phone:int, ssn:int, d:dictionary) {
... let c = newCell(d) in ...
}
fun add_amount(cell:ref<int[]>, elem:int) {
... resize(cell, newsize) ...
}
fun add_entry(d:dictionary, phone:int, ssn:int,
amount:int) {
let cell = dict_lookup(phone, ssn, d)
in add_amount(cell, amount)
}

Motivating Example (2)
• ⼆種類のインデックスでひけて、値が配
列である辞書。
• 配列はサイズを変更するので、ダングリ
ングポインタがないことを保証するため
に、線形型にしたい。
• しかし、それを持つrefは⼆種類のイン
デックスの間でエイリアスされる。

newCell
fun newCell(dct : tr(ρd)) : ρd ▹〈int[]•〉
pre {ρd ↦ dictionary}
post {ρd ↦ dictionary}
{
let cell : tr(ρ) = new<1> in
cell.1 := newarray(10);
adopt cell : ρd ▹〈int[]•〉 by dct
}
h• := ∃[ρ|{ρ ↦ h}]. tr(ρ)

⽂脈の変化
• let cell : tr(ρ) = new<1> in の実⾏後:
– {ρd ↦ dictionary} ⊗ { ρ ↦ 〈int〉}
– dct : tr(ρd), cell : tr(ρ)

• cell.1 := newarray(10); の実⾏後:
– {ρd ↦ dictionary} ⊗ { ρ ↦ 〈tr(ρ2)〉} ⊗
{ ρ2 ↦ int[] }

⽂脈の変化
• cell.1 := newarray(10); の実⾏後:
– { ρd ↦ dictionary } ⊗ { ρ ↦ 〈tr(ρ2)〉} ⊗ { ρ2 ↦
int[] }
• Packして、
– { ρd ↦ dictionary } ⊗ { ρ ↦ 〈int[]• 〉}
–…
• adopt cell : ρd ▹〈int[]•〉 by dct で
– { ρd ↦ dictionary } という capability と、
– ρd ▹〈int[]•〉という型に

h• := ∃[ρ|{ρ ↦ h}]. tr(ρ)

resize
fun resize[ρd](cell : ρd ▹ 〈int[]•〉, size:int): int
pre {ρd ↦ dictionary}
post {ρd ↦ dictionary}
{
let newa = newarray(size) in
let fcell = focus cell in
let olda = fcell.1 in
copy(olda,newa);
fcell.1 := newa;
free olda
}

⽂脈の変化
• Focus前:
– { ρd ↦ dictionary } ⊗ { ρ1 ↦ int[] }
– cell : ρd ▹ 〈int[]•〉, newa : tr(ρ1), size : int
• Focus後:
– { ρ1 ↦ int[] } ⊗ { ρ ↦ 〈int[]•〉}
– fcell : tr(ρ), newa : tr(ρ1), size : int
• Unpackして:
– { ρ1 ↦ int[] } ⊗ { ρ ↦ 〈tr(ρ2)〉} ⊗
{ ρ2 ↦ int[] }
– fcell : tr(ρ), newa : tr(ρ1), size : int

⽂脈の変化
• let olda = fcell.1 in の実⾏後:
– { ρ1 ↦ int[] } ⊗ { ρ ↦ 〈tr(ρ2)〉} ⊗
{ ρ2 ↦ int[] }
– fcell : tr(ρ), newa : tr(ρ1), olda : tr(ρ2), size: int
• fcell.1 := newa; の実⾏後:
– {ρ1 ↦ int[]} ⊗ {ρ ↦ 〈tr(ρ1)〉} ⊗ {ρ2 ↦ int[]}
• free(olda) の実⾏後:
– {ρ1 ↦ int[]} ⊗ {ρ ↦ 〈tr(ρ1)〉}

⽂脈の変化
• free(olda) の実⾏後:
– { ρ1 ↦ int[] } ⊗ { ρ ↦ 〈tr(ρ1)〉}
• Packして
– { ρ ↦ 〈int[]• 〉}
• Focusが終了して
– { ρd ↦ dictionary } ⊗ { ρ ↦ 〈int[]•〉 }

Direct3Dの例
interface VERTEX_BUFFER {
type buffer;
tracked($B) buffer CreateVertexBuffer () [new
$B@raw];
void Clear (tracked($B) buffer) [$B@raw->clear];
void BeginScene (tracked($B) buffer) [$B@clear-
>rendering];
void DrawPrimitive ($B:buffer, ...) [$B@rendering];
void EndScene (tracked($B) buffer) [$B@rendering-
>ready];
void Present (tracked($B) buffer) [$B@ready-
>raw];
}

MaJIC: Compiling MATLAB
for Speed and Responsivenes

Citation Count: 8

概要
• MATLAB⽤の JIT/AOT コンパイラ
• MATLABは型無しの⾔語なので、型推論
– 値の範囲、配列・⾏列・ベクトルのサイズも
推論
– JITでは引数と⽂脈から推論
– AOTでは型を投機的に決定
• 予測が外れたらJITの⽅にフォールバック

Type speculation で使うヒント
• インデックス操作では、虚部は無視され、実部は丸めら
れるので、普通は整数型しか⽤いられない
• ⽐較演算は、虚部を無視するし、ベクトルの⽐較も稀
• ブラケットの引数は、同じ⾏数もしくは同じ列数のベク
トル。特に⼀個でもスカラーなら全部スカラー。
• Fortran由来のインデックス操作の構⽂なら、Fortranっ
ぽい使い⽅をしているに違いない
• ビルトイン関数の引数 (特定の型以外は警告が出る)

インタプリタと⽐較しての
性能向上

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