2024-174762 コンパイラ、コンパイル方法、およびコンパイル装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024174762

(43)【公開日】2024-12-17

(54)【発明の名称】コンパイラ、コンパイル方法、およびコンパイル装置

(51)【国際特許分類】

   G06F 8/41 20180101AFI20241210BHJP

【ＦＩ】

G06F8/41 130

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023092776

(22)【出願日】2023-06-05

(71)【出願人】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100104190

【弁理士】

【氏名又は名称】酒井 昭徳

(72)【発明者】

【氏名】新井 正樹

【テーマコード（参考）】

5B081

【Ｆターム（参考）】

5B081CC16

5B081CC32

(57)【要約】

【課題】ソフトウェアパイプライニングの最適化による性能向上を図ること。
【解決手段】コンパイル装置１０１は、プログラム１１０内のループ処理１１１について、レイテンシ情報１２０に基づきループ処理１１１内の命令を並び替えるソフトウェアパイプライニングを適用して実行された際のパフォーマンスカウンタ情報１３０を取得する。レイテンシ情報１２０は、コンパイル装置１０１のＣＰＵに対応する命令のレイテンシであり、実行時に命令の実行に障害がない場合の理想的な値を示す。コンパイル装置１０１は、取得したパフォーマンスカウンタ情報１３０に基づいて、待ち時間が発生した命令の種類を特定する。コンパイル装置１０１は、ループ処理１１１内の命令のうち、特定した種類のいずれかの命令のレイテンシ情報１２０の値を増加させてソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラム１５０を作成する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

プログラム内のループ処理について、ＣＰＵに対応する命令のレイテンシ情報に基づき前記ループ処理内の命令を並び替えるソフトウェアパイプライニングを適用して実行された際の前記ＣＰＵのパフォーマンスカウンタの情報を取得し、
取得した前記パフォーマンスカウンタの情報に基づいて、待ち時間が発生した命令の種類を特定し、
前記ループ処理内の命令のうち、特定した前記種類のいずれかの命令のレイテンシ情報の値を増加させて前記ソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラムを作成する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするコンパイラ。

【請求項2】

前記ＣＰＵで実行される命令と対応付けて、当該命令のレイテンシを増加させてソフトウェアパイプライニングを適用することにより性能の改善を試行した場合の改善率を表す情報を記憶する記憶部を参照して、前記ループ処理内の命令のうち、特定した前記種類の命令であって、かつ、前記改善率が高い命令を選択する、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記作成する処理は、
選択した前記命令のレイテンシ情報の値を増加させて、前記ループ処理内の命令を並び替えるソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラムを作成する、ことを特徴とする請求項１に記載のコンパイラ。

【請求項3】

前記プログラムに基づいて、クリティカルパスとなる命令列を検出し、
検出した前記命令列のうち、特定した前記種類のいずれかの命令を選択する、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記作成する処理は、
選択した前記命令のレイテンシ情報の値を増加させて、前記ループ処理内の命令を並び替えるソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラムを作成する、ことを特徴とする請求項１に記載のコンパイラ。

【請求項4】

作成した前記実行可能プログラムを出力する、処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載のコンパイラ。

【請求項5】

作成した前記実行可能プログラムを実行した結果、当該実行可能プログラムの実行時間に基づいて、前記プログラムの性能が改善したか否かを判定し、
判定した判定結果に基づいて、前記記憶部に記憶された前記いずれかの命令に対応する改善率を表す情報を更新する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項２に記載のコンパイラ。

【請求項6】

作成した前記実行可能プログラムを実行した結果、当該実行可能プログラムの実行時間に基づいて、前記プログラムの性能が改善したか否かを判定し、
前記性能が改善した場合、前記いずれかの命令のレイテンシ情報の値を増加させた状態を維持して、前記実行可能プログラムを実行した際の前記パフォーマンスカウンタの情報に基づいて、待ち時間が発生した命令の種類を特定し、前記ループ処理内の命令のうち、特定した前記種類のいずれかの命令のレイテンシ情報の値を増加させて前記ソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラムを作成する、
処理を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする請求項１に記載のコンパイラ。

【請求項7】

前記性能が改善しなかった場合、前記いずれかの命令のレイテンシ情報の値を増加させない状態に戻して、前記実行可能プログラムを実行した際の前記パフォーマンスカウンタの情報に基づいて、待ち時間が発生した命令の種類を特定し、前記ループ処理内の命令のうち、特定した前記種類のいずれかの命令のレイテンシ情報の値を増加させて前記ソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラムを作成する、
処理を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする請求項６に記載のコンパイラ。

【請求項8】

プログラム内のループ処理について、ＣＰＵに対応する命令のレイテンシ情報に基づき前記ループ処理内の命令を並び替えるソフトウェアパイプライニングを適用して実行された際の前記ＣＰＵのパフォーマンスカウンタの情報を取得し、
取得した前記パフォーマンスカウンタの情報に基づいて、待ち時間が発生した命令の種類を特定し、
前記ループ処理内の命令のうち、特定した前記種類のいずれかの命令のレイテンシ情報の値を増加させて前記ソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラムを作成する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするコンパイル方法。

【請求項9】

プログラム内のループ処理について、ＣＰＵに対応する命令のレイテンシ情報に基づき前記ループ処理内の命令を並び替えるソフトウェアパイプライニングを適用して実行された際の前記ＣＰＵのパフォーマンスカウンタの情報を取得し、
取得した前記パフォーマンスカウンタの情報に基づいて、待ち時間が発生した命令の種類を特定し、
前記ループ処理内の命令のうち、特定した前記種類のいずれかの命令のレイテンシ情報の値を増加させて前記ソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラムを作成する、
制御部を有することを特徴とするコンパイル装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、コンパイラ、コンパイル方法、およびコンパイル装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、ＨＰＣ（Ｈｉｇｈ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）アプリケーションでは、実行時間の大部分を単一の最内ループに消費する場合が多い。このようなアプリケーションでは、単一の最内ループにコンパイラによる最適化手法を適用することによって、実行時間の短縮が期待できる。最適化手法の一つとして、例えば、ソフトウェアパイプライニングが存在する。

【0003】

先行技術としては、プログラムをコンピュータに実行させてプロファイル情報を収集し、プロファイル情報に基づいて演算待ち時間を算出し、演算待ち時間が第１の閾値より長い場合、プログラムのループ内のＳＩＭＤ命令率が第２の閾値より低い場合に、ループ内のＩＦ文の命令をＳＩＭＤ化するＳＩＭＤ化制御行をプログラムのループに挿入するものがある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１６－４０６９１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、従来技術では、ソフトウェアパイプライニングによる最適化の効果が毀損する場合があるという問題がある。

【0006】

一つの側面では、本発明は、ソフトウェアパイプライニングの最適化による性能向上を図ることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

１つの実施態様では、プログラム内のループ処理について、ＣＰＵに対応する命令のレイテンシ情報に基づき前記ループ処理内の命令を並び替えるソフトウェアパイプライニングを適用して実行された際の前記ＣＰＵのパフォーマンスカウンタの情報を取得し、取得した前記パフォーマンスカウンタの情報に基づいて、待ち時間が発生した命令の種類を特定し、前記ループ処理内の命令のうち、特定した前記種類のいずれかの命令のレイテンシ情報の値を増加させて前記ソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラムを作成する、コンパイラが提供される。

【発明の効果】

【0008】

本発明の一側面によれば、ソフトウェアパイプライニングの最適化による性能向上を図ることができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、実施の形態１にかかるコンパイル方法の一実施例を示す説明図である。

【図2】図２は、実施の形態２にかかる情報処理装置２００のハードウェア構成例を示すブロック図である。

【図3】図３は、入力プログラムの具体例を示す説明図である。

【図4】図４は、中間言語表現の具体例を示す説明図である。

【図5】図５は、データ依存グラフの具体例を示す説明図である。

【図6】図６は、チューニングデータベース情報の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図7】図７は、実施の形態２にかかる情報処理装置２００の機能的構成例を示すブロック図である。

【図8】図８は、情報処理装置２００の動作例を示す説明図である。

【図9】図９は、パフォーマンスカウンタ情報の具体例を示す説明図（その１）である。

【図10】図１０は、チューニング作業情報の記憶内容の一例を示す説明図（その１）である。

【図11】図１１は、チューニング作業情報の記憶内容の一例を示す説明図（その２）である。

【図12】図１２は、パフォーマンスカウンタ情報の具体例を示す説明図（その２）である。

【図13】図１３は、チューニング作業情報の記憶内容の一例を示す説明図（その３）である。

【図14】図１４は、チューニング作業情報の記憶内容の一例を示す説明図（その４）である。

【図15】図１５は、チューニング作業情報の記憶内容の一例を示す説明図（その５）である。

【図16】図１６は、チューニングデータベース情報の更新例を示す説明図である。

【図17】図１７は、実施の形態２にかかる情報処理装置２００のコンパイル処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。

【図18】図１８は、実施の形態２にかかる情報処理装置２００のコンパイル処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下に図面を参照して、本発明にかかるコンパイラ、コンパイル方法、およびコンパイル装置の実施の形態を詳細に説明する。

【0011】

（実施の形態１）
図１は、実施の形態１にかかるコンパイル方法の一実施例を示す説明図である。図１において、コンパイル装置１０１は、プログラムのコンパイル時に、プログラム内のループ処理に対してソフトウェアパイプライニング（Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｐｉｐｅｌｉｎｉｎｇ）を適用する機能を有するコンピュータである。

【0012】

プログラムは、ループ処理を含む。ループ処理は、繰り返し実行される処理（命令群）である。プログラムは、例えば、実行時間の大部分を単一の最内ループで消費するようなＨＰＣアプリケーションである。プログラムは、例えば、与えるデータや条件などを変化させながら、複数回繰り返し実行される。

【0013】

ソフトウェアパイプライニングは、コンパイラによる最適化手法の一つであり、例えば、ループ処理内の命令をＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）の演算器が効率的に処理できるように並び替えることで、性能向上を図る技術である。

【0014】

ここで、ＣＰＵの内部には、多数のパフォーマンスカウンタが実装されていることが多い。パフォーマンスカウンタを利用することで、プログラムのある範囲を実行した場合のＣＰＵ内部の各種の状態に関する情報を取得することができる。パフォーマンスカウンタを利用することで取得可能な情報としては、例えば、以下が存在する。

【0015】

・整数データｌｏａｄ命令のデータ待ちが発生した時間
・浮動小数点データｌｏａｄ命令のデータ待ちが発生した時間
・整数演算命令の結果待ちが発生した時間
・浮動小数点演算命令の結果待ちが発生した時間

【0016】

あるＣＰＵに対して、ソフトウェアパイプライニングを適用する場合、ＣＰＵベンダが提供するＣＰＵのデータシートの各種情報を参考にすることがある。例えば、ソフトウェアパイプライニングでは、ＣＰＵの各命令が何サイクルで結果を生成することができるかという命令のレイテンシ情報が利用される。

【0017】

命令のレイテンシ情報は、実行時に命令の実行に障害がない場合の理想的な値であることが多い。一方、実際のプログラムの実行時は、各種の要因により、命令のレイテンシが想定よりも長くなることがある。このレイテンシの差によって、コンパイラが最適化を適用する際に想定した定常状態が崩れ、ソフトウェアパイプライニングの最適化結果の性能が劣化する場合がある。

【0018】

また、現代のＣＰＵは非常に複雑な構成をもつため、ＣＰＵベンダが提供するＣＰＵのデータシートにハードウェアのすべての詳細な振舞いを記載することはできない。さらに、プログラムのコンパイル時に、プログラムの実行時に発生する可能性がある、命令のレイテンシを長くするような状況をすべて想定することは困難である。

【0019】

このため、ＣＰＵの利用者にとって発生の原因の検証が困難であるような、命令のレイテンシの増加がプログラムの実行時に発生する可能性がある。このようなことから、従来技術では、あるアプリケーションにソフトウェアパイプライニングを適用した場合に、コンパイル時に想定した命令のレイテンシが実行時に増加することで、最適化の効果が毀損するという問題があった。

【0020】

そこで、本実施の形態では、ＣＰＵのパフォーマンスカウンタの情報を利用して、プログラム実行時の命令のレイテンシの増加による性能低下を防ぐことにより、ソフトウェアパイプライニングの最適化による性能向上を図るコンパイル方法について説明する。ここで、コンパイル装置１０１の処理例について説明する。

【0021】

（１）コンパイル装置１０１は、プログラム１１０内のループ処理１１１について、レイテンシ情報１２０に基づきループ処理１１１内の命令を並び替えるソフトウェアパイプライニングを適用して実行された際のパフォーマンスカウンタ情報１３０を取得する。ここで、プログラム１１０は、コンパイル対象のプログラムである。

【0022】

レイテンシ情報１２０は、コンパイル装置１０１のＣＰＵに対応する命令のレイテンシを示す。レイテンシは、命令の実行にかかる時間である。レイテンシ情報１２０は、実行時に命令の実行に障害がない場合の理想的な値を示す。レイテンシ情報１２０は、例えば、ＣＰＵベンダから提供されるＣＰＵのデータシートの情報に相当する。

【0023】

パフォーマンスカウンタ情報１３０は、ＣＰＵのパフォーマンスカウンタの情報（プロファイル情報）である。パフォーマンスカウンタの情報は、ＣＰＵ内部に存在するハードウェアレジスタを利用して取得される情報であり、プログラム全体やプログラム内のある範囲に関する情報である。

【0024】

パフォーマンスカウンタ情報１３０は、プログラム１１０内のループ処理１１１を実行した場合のＣＰＵの内部の状態に関する情報である。パフォーマンスカウンタ情報１３０は、例えば、整数データｌｏａｄ命令のデータ待ちが発生した時間を含む。なお、待ちが発生した時間は、例えば、実行時に待ちが発生した時間を累積したものである。

【0025】

また、パフォーマンスカウンタ情報１３０は、浮動小数点データｌｏａｄ命令のデータ待ちが発生した時間を含む。また、パフォーマンスカウンタ情報１３０は、整数演算命令の結果待ちが発生した時間を含む。演算は、例えば、加算、減算、乗算、除算などである。また、パフォーマンスカウンタ情報１３０は、浮動小数点演算命令の結果待ちが発生した時間を含む。

【0026】

ただし、パフォーマンスカウンタ情報１３０からは、データ待ちや結果待ちが発生した命令の種類は特定できても、どの命令であったかは一意に識別できない。

【0027】

具体的には、例えば、コンパイル装置１０１は、プログラム１１０内のループ処理１１１について、レイテンシ情報１２０に基づいてソフトウェアパイプライニングを適用することにより、実行可能プログラム１４０を作成する。実行可能プログラム１４０は、コンピュータが処理を実行するための解釈可能な命令を含むファイル（実行形式）である。そして、コンパイル装置１０１は、作成した実行可能プログラム１４０を実行することにより、パフォーマンスカウンタ情報１３０を取得する。

【0028】

（２）コンパイル装置１０１は、取得したパフォーマンスカウンタ情報１３０に基づいて、待ち時間が発生した命令の種類を特定する。命令の種類としては、例えば、整数データｌｏａｄ命令、浮動小数点データｌｏａｄ命令、整数演算命令および浮動小数点演算命令がある。

【0029】

具体的には、例えば、コンパイル装置１０１は、パフォーマンスカウンタ情報１３０が示す待ち時間が、０より大きい命令の種類を特定してもよい。また、コンパイル装置１０１は、パフォーマンスカウンタ情報１３０が示す待ち時間が、あらかじめ設定された閾値以上の命令の種類を特定してもよい。

【0030】

（３）コンパイル装置１０１は、ループ処理１１１内の命令のうち、特定した種類のいずれかの命令のレイテンシ情報１２０の値を増加させてソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラム１５０を作成する。ここで、待ち時間が発生した命令は、レイテンシ情報１２０で想定した値よりも、実行時にレイテンシが増加した命令であるといえる。

【0031】

このため、特定した種類の命令は、他の命令に比べて、レイテンシを増やすことで、プログラム全体として性能が向上する可能性が高いといえる。そこで、コンパイル装置１０１は、特定した種類のいずれかの命令のレイテンシ情報１２０の値を、あらかじめ決められた増加分（例えば、１サイクル）だけ増やして実行時の値に近づけることで、ソフトウェアパイプライニングの最適化結果をチューニングする。

【0032】

例えば、待ち時間が発生した命令の種類として、「整数データｌｏａｄ命令」が特定されたとする。種類「整数データｌｏａｄ命令」の命令には、想定通りの動作をしていない命令が含まれているといえる。この場合、コンパイル装置１０１は、ループ処理１１１内の命令のうち、整数データｌｏａｄ命令のいずれかの命令のレイテンシ情報１２０の値を増加させて、レイテンシ情報１２０を調整する。そして、コンパイル装置１０１は、調整後のレイテンシ情報１２０に基づいて、再度ソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラム１５０を作成する。

【0033】

このように、実施の形態１にかかるコンパイル装置１０１によれば、ループ処理１１１を含むプログラム１１０について、実行時の命令のレイテンシの増加による性能低下を防いで、ソフトウェアパイプライニングの最適化による性能向上を図ることができる。例えば、コンパイル装置１０１は、パフォーマンスカウンタ情報１３０を利用して、想定通りの動作をしていない可能性がある命令を絞り込み、その命令のレイテンシを増加させて性能改善を試みることができる。具体的には、例えば、コンパイル装置１０１は、ループ処理１１１内の命令のうち、整数データｌｏａｄ命令のいずれかの命令のレイテンシ情報１２０の値を増加させて、再度ソフトウェアパイプライニングを適用することで性能改善を試みることができる。

【0034】

（実施の形態２）
つぎに、実施の形態２にかかるコンパイル装置１０１について説明する。以下の説明では、コンパイル装置１０１を情報処理装置２００に適用した場合を例に挙げて説明する。情報処理装置２００は、例えば、サーバである。また、情報処理装置２００は、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、タブレット端末などであってもよい。

【0035】

まず、実施の形態２にかかる情報処理装置２００のハードウェア構成例について説明する。

【0036】

図２は、実施の形態２にかかる情報処理装置２００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図２において、情報処理装置２００は、ＣＰＵ２０１と、メモリ２０２と、ディスクドライブ２０３と、ディスク２０４と、通信Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）２０５と、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ２０６と、可搬型記録媒体２０７と、を有する。また、各構成部は、バス２０８によってそれぞれ接続される。

【0037】

ここで、ＣＰＵ２０１は、情報処理装置２００の全体の制御を司る。ＣＰＵ２０１は、複数のコアを有していてもよい。メモリ２０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭがＯＳのプログラムを記憶し、ＲＯＭがアプリケーションプログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ２０１のワークエリアとして使用される。メモリ２０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ２０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ２０１に実行させる。

【0038】

ディスクドライブ２０３は、ＣＰＵ２０１の制御に従ってディスク２０４に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク２０４は、ディスクドライブ２０３の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク２０４は、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどである。

【0039】

通信Ｉ／Ｆ２０５は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して外部のコンピュータに接続される。そして、通信Ｉ／Ｆ２０５は、ネットワーク２１０と装置内部とのインターフェースを司り、外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。通信Ｉ／Ｆ２０５は、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどである。ネットワーク２１０は、例えば、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などである。

【0040】

可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ２０６は、ＣＰＵ２０１の制御に従って可搬型記録媒体２０７に対するデータのリード／ライトを制御する。可搬型記録媒体２０７は、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ２０６の制御で書き込まれたデータを記憶する。可搬型記録媒体２０７は、例えば、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリなどである。

【0041】

なお、情報処理装置２００は、上述した構成部のほかに、例えば、入力装置、ディスプレイなどを有してもよい。また、情報処理装置２００は、上述した構成部のうち、例えば、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ２０６、可搬型記録媒体２０７を有さなくてもよい。

【0042】

（入力プログラムの具体例）
つぎに、情報処理装置２００が用いる入力プログラムの具体例について説明する。

【0043】

図３は、入力プログラムの具体例を示す説明図である。図３において、入力プログラム３００は、コンパイル対象のプログラムであり、ループ処理を含む。例えば、入力プログラム３００は、ＨＰＣアプリケーションの一部を抜粋したものである。図１に示したプログラム１１０は、例えば、入力プログラム３００に対応する。

【0044】

（中間言語表現の具体例）
つぎに、入力プログラムを変換して得られる中間言語表現の具体例について説明する。

【0045】

図４は、中間言語表現の具体例を示す説明図である。図４において、中間言語表現４００は、図３に示した入力プログラム３００を変換して得られる中間言語表現である。入力プログラム３００から中間言語表現４００への変換は、コンパイラの一機能により行われる。

【0046】

中間言語表現４００において、ｉ１～ｉ６は、入力プログラム３００に含まれるループ処理内の命令を示す。ｉ１は、整数加算命令を示す。ｉ２は、浮動小数点データｌｏａｄ命令を示す。ｉ３は、浮動小数点乗算命令を示す。ｉ４は、浮動小数点減算命令を示す。ｉ５は、浮動小数点加算命令を示す。ｉ６は、浮動小数点データｓｔｏｒｅ命令を示す。

【0047】

（データ依存グラフの具体例）
つぎに、中間言語表現から作成されるデータ依存グラフの具体例について説明する。

【0048】

図５は、データ依存グラフの具体例を示す説明図である。図５において、データ依存グラフ５００は、図４に示した中間言語表現４００から作成されるデータ依存グラフである。データ依存グラフ５００は、命令ｉ１～ｉ６をノード５０１～５０６とし、命令ｉ１～ｉ６のデータ依存関係や制御依存関係をエッジ５１１～５１６として表す有向グラフである。

【0049】

（チューニングデータベース情報の記憶内容）
つぎに、情報処理装置２００が用いるチューニングデータベース情報の記憶内容について説明する。チューニングデータベース情報は、ＣＰＵ（例えば、図２に示したＣＰＵ２０１）に対応する情報である。

【0050】

図６は、チューニングデータベース情報の記憶内容の一例を示す説明図である。図６において、チューニングデータベース情報６００は、命令、試行回数および改善数のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、チューニング情報６００－１～６００－８をレコードとして記憶する。

【0051】

ここで、命令は、ＣＰＵ２０１で実行される命令を示す。ｉａｄｄは、整数加算命令である。ｉｓｕｂは、整数減算命令である。ｉｍｕｌｔは、整数乗算命令である。ｉｌｏａｄは、整数ｌｏａｄ命令である。ｆａｄｄは、浮動小数点加算命令である。ｆｓｕｂは、浮動小数点減算命令である。ｆｍｕｌｔは、浮動小数点乗算命令である。ｆｌｏａｄは、浮動小数点ｌｏａｄ命令である。

【0052】

試行回数は、命令のレイテンシを増加させてソフトウェアパイプライニングを適用することにより性能の改善を試行した回数を示す。改善数は、命令のレイテンシを増加させてソフトウェアパイプライニングを適用することにより性能が改善した回数を示す。

【0053】

例えば、チューニング情報６００－１は、命令「ｉａｄｄ」のレイテンシを増加させてソフトウェアパイプライニングを適用することにより性能の改善を試行した場合の試行回数「２０００」および改善数「４０」を示す。この場合、改善率は、０．０２（＝４０／２０００）となる。

【0054】

（情報処理装置２００の機能的構成例）
つぎに、実施の形態２にかかる情報処理装置２００の機能的構成例について説明する。

【0055】

図７は、実施の形態２にかかる情報処理装置２００の機能的構成例を示すブロック図である。図７において、情報処理装置２００は、受付部７０１と、最適化部７０２と、実行部７０３と、調整部７０４と、出力部７０５と、記憶部７１０と、を含む。受付部７０１～出力部７０５は制御部７００となる機能であり、具体的には、例えば、図２に示したメモリ２０２、ディスク２０４、可搬型記録媒体２０７などの記憶装置に記憶されたプログラム（ソフトウェアパイプライニングをチューニングするコンパイラ）をＣＰＵ２０１に実行させることにより、または、通信Ｉ／Ｆ２０５により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ２０２、ディスク２０４などの記憶装置に記憶される。また、記憶部７１０は、メモリ２０２、ディスク２０４などの記憶装置により実現される。具体的には、例えば、記憶部７１０は、図６に示したようなチューニングデータベース情報６００を記憶する。

【0056】

受付部７０１は、入力プログラムを受け付ける。ここで、入力プログラムは、ループ処理を含むプログラム（ソースプログラム）である。入力プログラムは、例えば、図３に示した入力プログラム３００である。

【0057】

具体的には、例えば、受付部７０１は、他のコンピュータから入力プログラムを受信することにより、受信した入力プログラムを受け付ける。他のコンピュータは、例えば、ユーザが使用するＰＣ、タブレット端末などである。また、受付部７０１は、不図示の入力装置を用いたユーザの操作入力により、入力プログラムを受け付けてもよい。

【0058】

最適化部７０２は、受け付けた入力プログラム内のループ処理について、ＣＰＵ２０１に対応する命令のレイテンシ情報に基づいて、ループ処理内の命令を並び替えるソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラムを作成する。

【0059】

ここで、レイテンシ情報は、ＣＰＵ２０１に対応する命令のレイテンシを示す。レイテンシは、命令の実行にかかる時間であり、例えば、サイクル数によって表される。レイテンシ情報は、例えば、あらかじめ入力されて、メモリ２０２、ディスク２０４などの記憶装置に記憶されている。実行可能プログラムは、コンピュータが処理を実行するための解釈可能な命令を含むファイルである。

【0060】

具体的には、例えば、最適化部７０２は、受け付けた入力プログラム３００を、最適化を適用するための図４に示したような中間言語表現４００に変換する。つぎに、最適化部７０２は、変換した中間言語表現４００から、図５に示したようなデータ依存グラフ５００を作成する。

【0061】

そして、最適化部７０２は、中間言語表現４００およびデータ依存グラフ５００に基づいて、中間言語表現４００に対してソフトウェアパイプライニングを適用して実行可能プログラムを作成する。ソフトウェアパイプライニングでは、ＣＰＵ２０１に対応する命令のレイテンシ情報をもとに、ループ処理内の命令がＣＰＵ２０１の演算器によって効率的に処理できるように並び替えられる。

【0062】

なお、ソフトウェアパイプライニングの具体的な処理内容については、既存技術のため説明を省略する。ソフトウェアパイプライニングについては、例えば、非特許文献「中田育男，コンパイラの構成と最適化（第２版），朝倉書店，２００９，ｐ３８３～３８６」を参照することができる。

【0063】

実行部７０３は、作成された実行可能プログラムを実行する。この際、実行部７０３は、例えば、実行可能プログラムの実行時間を計測する。実行時間は、実行可能プログラムの実行を開始してから終了するまでの時間である。実行可能プログラムの実行時間は、例えば、ソフトウェアパイプライニングにおける命令の並べ方によって異なるものとなる。

【0064】

調整部７０４は、実行可能プログラムが実行された結果、パフォーマンスカウンタ情報を取得する。そして、調整部７０４は、取得したパフォーマンスカウンタ情報に基づいて、ＣＰＵ２０１に対応する命令のレイテンシ情報の値を調整する。ここで、パフォーマンスカウンタ情報は、ＣＰＵ２０１のパフォーマンスカウンタの情報である。

【0065】

パフォーマンスカウンタ情報は、実行時に待ち時間が発生した命令の種類を特定可能な情報を含む。パフォーマンスカウンタ情報は、例えば、整数データｌｏａｄ命令のデータ待ちが発生した時間を含む。また、パフォーマンスカウンタ情報は、浮動小数点データｌｏａｄ命令のデータ待ちが発生した時間を含む。

【0066】

また、パフォーマンスカウンタ情報は、整数演算命令の結果待ちが発生した時間を含む。また、パフォーマンスカウンタ情報は、浮動小数点演算命令の結果待ちが発生した時間を含む。パフォーマンスカウンタ情報の具体例については、図９および図１４を用いて後述する。

【0067】

具体的には、例えば、調整部７０４は、取得したパフォーマンスカウンタ情報に基づいて、待ち時間が発生した命令の種類を特定する。そして、調整部７０４は、入力プログラムに含まれるループ処理内の命令のうち、特定した種類のいずれかの命令のレイテンシ情報の値を増加させる。

【0068】

命令の種類としては、例えば、整数データｌｏａｄ命令、浮動小数点データｌｏａｄ命令、整数演算命令および浮動小数点演算命令がある。待ち時間が発生した命令は、レイテンシの見積もりが正しくない可能性がある。ただし、パフォーマンスカウンタ情報からは、待ち時間が発生した命令を一意に識別できない。

【0069】

このため、調整部７０４は、待ち時間が発生した命令の種類を特定することにより、レイテンシ（レイテンシ情報が示す値）の調整を行う命令を絞り込む。

【0070】

より詳細に説明すると、例えば、調整部７０４は、パフォーマンスカウンタ情報が示す待ち時間が、０秒より大きい命令の種類を特定してもよい。また、調整部７０４は、パフォーマンスカウンタ情報が示す待ち時間が、閾値以上の命令の種類を特定してもよい。閾値は、任意に設定可能であり、例えば、１秒などに設定されてもよい。また、待ち時間が発生した命令の種類が複数存在する場合がある。この場合、調整部７０４は、例えば、待ち時間が最も長い命令の種類を特定してもよい。

【0071】

つぎに、調整部７０４は、特定した種類のいずれかの命令を選択する。命令の選択は、例えば、ランダムに行われてもよい。また、レイテンシの調整を行ってソフトウェアパイプライニングの最適化結果をチューニングすることにより、性能が改善される確率をより高めるために、以下のように命令を選択してもよい。

【0072】

例えば、調整部７０４は、記憶部７１０を参照して、ループ処理内の命令のうち、特定した種類の命令であって、かつ、改善率が高い命令を選択してもよい。記憶部７１０は、ＣＰＵ２０１で実行される命令と対応付けて、当該命令のレイテンシを増加させてソフトウェアパイプライニングを適用することにより性能の改善を試行した場合の改善率を表す情報を記憶する。

【0073】

より詳細に説明すると、例えば、調整部７０４は、チューニングデータベース情報６００を参照して、ループ処理内の命令のうち、特定した種類の命令それぞれの改善率を算出する。改善率は、例えば、改善数を試行回数で割ることにより求めることができる。そして、調整部７０４は、算出した改善率が最も高い命令を選択する。

【0074】

また、調整部７０４は、入力プログラムに基づいて、クリティカルパスとなる命令列を検出してもよい。ここで、クリティカルパスとは、性能に与える影響が大きい命令列である。例えば、調整部７０４は、入力プログラムをもとに作成されたデータ依存グラフを参照して、ホップ数が最も多くなる命令列を、クリティカルパスとなる命令列として検出してもよい。そして、調整部７０４は、検出した命令列のうち、特定した種類のいずれかの命令を選択してもよい。

【0075】

さらに、調整部７０４は、記憶部７１０を参照して、検出した命令列のうち、特定した種類の命令であって、かつ、改善率が高い命令を選択してもよい。より詳細に説明すると、例えば、調整部７０４は、チューニングデータベース情報６００を参照して、検出した命令列のうち、特定した種類の命令それぞれの改善率を算出する。そして、調整部７０４は、算出した改善率が最も高い命令を選択する。

【0076】

そして、調整部７０４は、選択した命令のレイテンシ情報の値を増加させる。より詳細に説明すると、例えば、調整部７０４は、選択した命令のレイテンシ情報の値を、所定の増加分だけ増加させる。所定の増加分は、任意に設定可能であり、例えば、１サイクルなどの時間に設定される。

【0077】

また、最適化部７０２は、特定された種類の命令のレイテンシ情報の値が調整された結果、入力プログラム内のループ処理について、調整後のＣＰＵ２０１に対応する命令のレイテンシ情報に基づいて、再度ソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラムを作成する。

【0078】

また、実行部７０３は、作成された実行可能プログラムを実行する。そして、調整部７０４は、実行可能プログラムが実行された結果、性能が改善したか否かを判定する。性能は、入力プログラムの実行性能である。性能は、例えば、実行可能プログラムの実行時間によって判定される。

【0079】

具体的には、例えば、調整部７０４は、今回作成された実行可能プログラムの実行時間が、前回作成された実行可能プログラムの実行時間よりも短くなった場合に、性能が改善したと判定する。また、調整部７０４は、性能が改善したと判定した場合、今回作成された実行可能プログラムを最新の実行可能プログラムとしてもよい。

【0080】

一方、調整部７０４は、今回作成された実行可能プログラムの実行時間が、前回作成された実行可能プログラムの実行時間以上の場合には、性能が改善していないと判定する。また、調整部７０４は、性能が改善していないと判定した場合、今回作成された実行可能プログラムを削除し、前回作成された実行可能プログラムを最新の実行可能プログラムとしてもよい。

【0081】

また、調整部７０４は、判定した判定結果に基づいて、記憶部７１０に記憶された、レイテンシ情報の値が調整された命令に対応する改善率を表す情報を更新してもよい。例えば、ある命令のレイテンシ情報の値が調整された結果、性能が改善したとする。この場合、調整部７０４は、その命令に対応するチューニングデータベース情報６００内の試行回数および改善数それぞれをインクリメントする。

【0082】

一方、ある命令のレイテンシ情報の値が調整された結果、性能が改善しなかったとする。この場合、調整部７０４は、その命令に対応するチューニングデータベース情報６００内の試行回数のみをインクリメントする。これにより、調整部７０４は、レイテンシ情報の値が調整された命令について、改善率を表す情報を更新する。

【0083】

ここで、作成された実行可能プログラムが実行された結果、性能が改善したとする。この場合、情報処理装置２００は、命令のレイテンシ情報の値を増加させた状態を維持して、命令のレイテンシを増加させてソフトウェアパイプライニングを適用する一連の処理を繰り返し実行してもよい。

【0084】

また、作成された実行可能プログラムが実行された結果、性能が改善しなかったとする。この場合、情報処理装置２００は、命令のレイテンシ情報の値を増加させない状態に戻して、命令のレイテンシを増加させてソフトウェアパイプライニングを適用する一連の処理を繰り返し実行してもよい。

【0085】

具体的には、例えば、調整部７０４は、作成された実行可能プログラムが実行された結果、性能が改善した場合、命令のレイテンシ情報の値を増加させた状態を維持する。つぎに、調整部７０４は、パフォーマンスカウンタ情報を取得し、取得したパフォーマンスカウンタ情報に基づいて、待ち時間が発生した命令の種類を特定する。

【0086】

そして、調整部７０４は、ループ処理内の命令のうち、特定した種類のいずれかの命令のレイテンシ情報の値を増加させる。最適化部７０２は、特定された種類の命令のレイテンシ情報の値が調整された結果、入力プログラム内のループ処理について、調整後のＣＰＵ２０１に対応する命令のレイテンシ情報に基づいて、再度ソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラムを作成する。

【0087】

つぎに、実行部７０３は、作成された実行可能プログラムを実行する。そして、調整部７０４は、実行可能プログラムが実行された結果、性能が改善したか否かを判定する。これにより、情報処理装置２００は、命令のレイテンシを増加させてソフトウェアパイプライニングを適用する一連の処理を繰り返し実行する。一連の処理は、例えば、待ち時間が発生した命令の種類が特定されなくなるまで繰り返し実行される。

【0088】

出力部７０５は、作成された実行可能プログラムを出力する。出力部７０５の出力形式としては、例えば、メモリ２０２、ディスク２０４などの記憶装置への記憶、通信Ｉ／Ｆ２０５による他のコンピュータへの送信などがある。具体的には、例えば、出力部は、入力プログラムについての性能改善が繰り返し実施された結果、性能が改善した最新の実行可能プログラムのみを出力してもよい。

【0089】

より詳細に説明すると、例えば、情報処理装置２００は、待ち時間が発生している命令の種類が特定されなくなるまで、入力プログラムについての性能改善を試行する。そして、出力部７０５は、待ち時間が発生している命令の種類が特定されなかった場合に、性能が改善した最新の実行可能プログラムを出力してもよい。

【0090】

（情報処理装置２００の動作例）
つぎに、実施の形態２にかかる情報処理装置２００の動作例について説明する。ここでは、図３に示した入力プログラム３００に対して、ソフトウェアパイプライニングの最適化結果をチューニングすることにより、入力プログラム３００を高速化する場合を例に挙げて説明する。

【0091】

図８は、情報処理装置２００の動作例を示す説明図である。図８において、情報処理装置２００は、入力プログラム３００を中間言語表現４００（図４参照）に変換し、変換した中間言語表現４００からデータ依存グラフ５００（図５参照）を作成する。

【0092】

情報処理装置２００は、データ依存グラフ５００からクリティカルパスとなる命令列を検出する。クリティカルパスは、例えば、データ依存グラフ５００で最も長い経路に相当する。ここでは、クリティカルパスとなる命令列「ｉ１→ｉ２→ｉ３→ｉ５→ｉ６」が検出される。

【0093】

つぎに、情報処理装置２００は、中間言語表現４００、データ依存グラフ５００を参照して、ＣＰＵ２０１に対応する命令のレイテンシ情報に基づいて、中間言語表現４００に対してソフトウェアパイプライニングを適用することにより、実行可能プログラムＯＰ（ＯＵＴＰＵＴ）を作成する。レイテンシ情報は、例えば、ＣＰＵベンダなどから提供されるＣＰＵ２０１のデータシートに含まれる。

【0094】

そして、情報処理装置２００は、作成した実行可能プログラムＯＰを実行し、実行可能プログラムＯＰの実行時間を計測する。情報処理装置２００は、ここで計測した実行時間を「実行時間ＴＢＥＳＴ」とする。また、情報処理装置２００は、実行可能プログラムＯＰの実行時のパフォーマンスカウンタ情報Ｐを取得する。ここで、図９を用いて、初回実行時のパフォーマンスカウンタ情報Ｐの具体例について説明する。

【0095】

図９は、パフォーマンスカウンタ情報の具体例を示す説明図（その１）である。図９において、パフォーマンスカウンタ情報Ｐは、ＣＰＵ２０１のパフォーマンスカウンタの情報であり、実行可能プログラムＯＰの実行時に待ち時間が発生したイベント（命令）の種類を特定可能な情報である。

【0096】

パフォーマンスカウンタ情報Ｐにおいて、Ｉｎｔｅｇｅｒ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｗａｉｔは、整数演算命令の結果待ちが発生した時間を表す。また、Ｆｌｏａｔｉｎｇ－ｐｏｉｎｔ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｗａｉｔは、浮動小数点演算命令の結果待ちが発生した時間を表す。

【0097】

また、Ｉｎｔｅｇｅｒ ｌｏａｄ ｍｅｍｏｒｙ ａｃｃｅｓｓ ｗａｉｔは、整数データｌｏａｄ命令のデータ待ちが発生した時間を表す。また、Ｆｌｏａｔｉｎｇ－ｐｏｉｎｔ ｌｏａｄ ｍｅｍｏｒｙ ａｃｃｅｓｓ ｗａｉｔは、浮動小数点データｌｏａｄ命令のデータ待ちが発生した時間を表す。

【0098】

図８の説明に戻り、情報処理装置２００は、検出したクリティカルパスとなる命令列「ｉ１→ｉ２→ｉ３→ｉ５→ｉ６」から、初期状態のチューニング作業情報Ｗを作成する。ここで、図１０を用いて、チューニング作業情報Ｗの記憶内容について説明する。

【0099】

図１０は、チューニング作業情報の記憶内容の一例を示す説明図（その１）である。図１０において、チューニング作業情報Ｗは、クリティカルパス上の命令ｉ１，ｉ２，ｉ３，ｉ５ごとのレイテンシ増分および実施状態を有する。レイテンシ増分は、命令のレイテンシを増加させる値を示す。

【0100】

なお、命令ｉ６は、クリティカルパス上には存在するものの、データストア命令であり、図９に示した例のパフォーマンスカウンタ情報Ｐでは、待ち時間の発生を特定できない。このため、情報処理装置２００は、チューニング作業情報Ｗに命令ｉ６を登録しない。

【0101】

ここで、実施状態は、命令のレイテンシを増加させてソフトウェアパイプライニングを適用することにより性能改善を試行する処理の実施状態を示す。実施状態には、例えば、Ｎ（ニュートラル）、Ｃ（完了）および数値（現在のレイテンシ増分）のいずれかが設定される。

【0102】

初期状態では、各命令ｉ１，ｉ２，ｉ３，ｉ５のレイテンシ増分は「０」である。また、初期状態では、各命令ｉ１，ｉ２，ｉ３，ｉ５の実施状態は「Ｎ」である。

【0103】

図８の説明に戻り、情報処理装置２００は、パフォーマンスカウンタ情報Ｐとチューニング作業情報Ｗとを参照して、チューニングするべき命令の集合Ｉを作成する。ここでは、チューニングするべき命令の集合Ｉは、クリティカルパス（チューニング作業情報Ｗ）上の命令であって、かつ、パフォーマンスカウンタ情報Ｐで最も待ち時間が発生しているイベントの種類に関連する命令とする。

【0104】

図９に示したパフォーマンスカウンタ情報Ｐでは、最も待ち時間が発生しているイベントの種類は、Ｆｌｏａｔｉｎｇ－ｐｏｉｎｔ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｗａｉｔ（浮動小数点演算命令の結果待ち）である。このため、チューニングするべき命令の集合Ｉは、以下のようになる。

【0105】

Ｉ＝｛ｉ３，ｉ５｝

【0106】

つぎに、情報処理装置２００は、チューニングデータベース情報６００（図６参照）を参照して、チューニングするべき命令の集合Ｉから、チューニングするべき命令Ｊを選択する。ここでは、チューニングするべき命令の集合Ｉのうち、改善率が最も高い命令（性能改善に寄与する確率が最も高い命令）を選択するとする。

【0107】

ここで、命令ｉ３は、ｆｍｕｌｔ（浮動小数点乗算命令）である。したがって、命令ｉ３の改善率は、チューニング情報６００－７から、「０．１（＝１００／１０００」である。また、命令ｉ５は、ｆａｄｄ（浮動小数点加算命令）である。したがって、命令ｉ５の改善率は、チューニング情報６００－５から、「０．０３（≒１００／３０００」である。

【0108】

これにより、チューニングするべき命令の集合Ｉのうち、改善率が最も高い命令は、命令ｉ３である。また、図１０に示したチューニング作業情報Ｗでは、命令ｉ３の実施状態がＣ（完了）ではない。このため、チューニングするべき命令Ｊとして、命令ｉ３が選択される。

【0109】

なお、チューニングするべき命令の集合Ｉに命令が１つのみ含まれる場合には、例えば、改善率を考慮することなく、その命令が選択される。

【0110】

つぎに、情報処理装置２００は、命令ｉ３のレイテンシを１増加させた場合に性能が改善するかどうかを検証するために、図１０に示したチューニング作業情報Ｗから、図１１に示すようなチューニング作業情報ＷＴを作成する。

【0111】

図１１は、チューニング作業情報の記憶内容の一例を示す説明図（その２）である。図１１において、チューニング作業情報ＷＴでは、命令ｉ３の実施状態に、レイテンシの増分を示す「１」が設定されている。実施状態に設定される数字は、レイテンシ増分として確定した値ではなく、仮の値である。

【0112】

つぎに、情報処理装置２００は、中間言語表現４００、データ依存グラフ５００およびチューニング作業情報ＷＴを参照して、中間言語表現４００に対してソフトウェアパイプライニングを適用することにより、実行可能プログラムＷＯＰ（ＷＯＵＴＰＵＴ）を作成する。

【0113】

この際、情報処理装置２００は、ソフトウェアパイプライニングを適用する場合に、各命令ｉ１，ｉ２，ｉ３，ｉ５のレイテンシに、チューニング作業情報ＷＴの各命令ｉ１，ｉ２，ｉ３，ｉ５のレイテンシ増分の列と実施状態の列の値をそれぞれ追加して最適化を適用する。各命令ｉ１，ｉ２，ｉ３，ｉ５のレイテンシ（元の値）は、ＣＰＵベンダなどから提供されるレイテンシ情報が示す値である。

【0114】

そして、情報処理装置２００は、作成した実行可能プログラムＷＯＰを実行し、実行時間Ｔを計測する。また、情報処理装置２００は、実行可能プログラムＷＯＰの実行時のパフォーマンスカウンタ情報ＰＴを取得する。

【0115】

つぎに、情報処理装置２００は、実行時間ＴＢＥＳＴと実行時間Ｔとを比較する。ここでは、実行時間ＴＢＥＳＴよりも実行時間Ｔが小さい場合を想定する。これは、実行可能プログラムＷＯＰのほうが実行可能プログラムＯＰよりも性能がよく、命令ｉ３のレイテンシを増加させてソフトウェアパイプライニングを適用することにより性能が改善したことを意味する。

【0116】

この場合、情報処理装置２００は、実行可能プログラムＷＯＰを実行可能プログラムＯＰとし、実行時間Ｔを実行時間ＴＢＥＳＴとし、さらに、パフォーマンスカウンタ情報ＰＴをパフォーマンスカウンタ情報Ｐとする。ここで、図１２を用いて、２回目実行時のパフォーマンスカウンタ情報Ｐの具体例について説明する。

【0117】

図１２は、パフォーマンスカウンタ情報の具体例を示す説明図（その２）である。図１２の例では、Ｉｎｔｅｇｅｒ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｗａｉｔ、Ｆｌｏａｔｉｎｇ－ｐｏｉｎｔ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｗａｉｔ、および、Ｉｎｔｅｇｅｒ ｌｏａｄ ｍｅｍｏｒｙ ａｃｃｅｓｓ ｗａｉｔの待ち時間が、０になっている。

【0118】

さらに、情報処理装置２００は、図１１に示したチューニング作業情報ＷＴから、図１３に示すような新たなチューニング作業情報Ｗを作成する。

【0119】

図１３は、チューニング作業情報の記憶内容の一例を示す説明図（その３）である。図１３において、チューニング作業情報Ｗでは、命令ｉ３について、図１１に示したチューニング作業情報ＷＴの命令ｉ３の実施状態の値「１」がレイテンシ増分に加算され、実施状態が「Ｎ」に変更されている。

【0120】

そして、情報処理装置２００は、さらなる性能改善を実施する。まず、情報処理装置２００は、パフォーマンスカウンタ情報Ｐとチューニング作業情報Ｗとを参照して、チューニングするべき命令の集合Ｉを作成する。

【0121】

図１２に示したパフォーマンスカウンタ情報Ｐでは、待ち時間が発生しているイベントの種類は、Ｆｌｏａｔｉｎｇ－ｐｏｉｎｔ ｌｏａｄ ｍｅｍｏｒｙ ａｃｃｅｓｓ ｗａｉｔ（浮動小数点データｌｏａｄ命令のデータ待ち）のみである。このため、チューニングするべき命令の集合Ｉは、以下のようになる。

【0122】

Ｉ＝｛ｉ２｝

【0123】

また、図１３に示したチューニング作業情報Ｗでは、命令ｉ２の実施状態がＣ（完了）ではない。このため、情報処理装置２００は、チューニングするべき命令Ｊとして、命令ｉ２を選択する。

【0124】

つぎに、情報処理装置２００は、命令ｉ２のレイテンシを１増加させた場合に性能が改善するかどうかを検証するために、図１３に示したチューニング作業情報Ｗから、図１４に示すようなチューニング作業情報ＷＴを作成する。

【0125】

図１４は、チューニング作業情報の記憶内容の一例を示す説明図（その４）である。図１４において、チューニング作業情報ＷＴでは、命令ｉ２の実施状態に、レイテンシの増分を示す「１」が設定されている。

【0126】

つぎに、情報処理装置２００は、中間言語表現４００、データ依存グラフ５００およびチューニング作業情報ＷＴを参照して、中間言語表現４００に対してソフトウェアパイプライニングを適用することにより、実行可能プログラムＷＯＰ（ＷＯＵＴＰＵＴ）を作成する。

【0127】

この際、情報処理装置２００は、ソフトウェアパイプライニングを適用する場合に、各命令ｉ１，ｉ２，ｉ３，ｉ５のレイテンシに、チューニング作業情報ＷＴの各命令ｉ１，ｉ２，ｉ３，ｉ５のレイテンシ増分の列と実施状態の列の値をそれぞれ追加して最適化を適用する。

【0128】

そして、情報処理装置２００は、作成した実行可能プログラムＷＯＰを実行し、実行時間Ｔを計測する。また、情報処理装置２００は、実行可能プログラムＷＯＰの実行時のパフォーマンスカウンタ情報ＰＴを取得する。

【0129】

つぎに、情報処理装置２００は、実行時間ＴＢＥＳＴと実行時間Ｔとを比較する。ここでは、実行時間ＴＢＥＳＴよりも実行時間Ｔが大きい場合を想定する。これは、実行可能プログラムＯＰのほうが実行可能プログラムＷＯＰよりも性能がよく、命令ｉ２のレイテンシを増加させてソフトウェアパイプライニングを適用しても性能が改善しなかったことを意味する。

【0130】

この場合、情報処理装置２００は、図１４に示したチューニング作業情報ＷＴから、図１５に示すような新たなチューニング作業情報Ｗを作成する。

【0131】

図１５は、チューニング作業情報の記憶内容の一例を示す説明図（その５）である。図１５において、チューニング作業情報Ｗでは、命令ｉ２について、実施状態が「Ｃ」に変更されている。ここでは、性能改善に失敗したため、図１４に示したチューニング作業情報ＷＴの命令ｉ２の実施状態の値「１」は、レイテンシ増分に加算されない。

【0132】

そして、情報処理装置２００は、さらなる性能改善を実施する。まず、情報処理装置２００は、パフォーマンスカウンタ情報Ｐとチューニング作業情報Ｗとを参照して、チューニングするべき命令の集合Ｉを作成する。ここでは、パフォーマンスカウンタ情報Ｐは、図１２に示したままのため、チューニングするべき命令の集合Ｉは、以下のように前回と同じになる。

【0133】

Ｉ＝｛ｉ２｝

【0134】

また、図１５に示したチューニング作業情報Ｗでは、命令ｉ２の実施状態がＣ（完了）である。このため、情報処理装置２００は、チューニングするべき命令Ｊとして、命令ｉ２を選択しない。また、既に性能改善を実施済みの命令ｉ２以外に、待ち時間が発生した命令は存在しない。

【0135】

したがって、情報処理装置２００は、さらなる性能改善は実施しない。この場合、情報処理装置２００は、図１５に示したチューニング作業情報Ｗを参照して、チューニングデータベース情報６００を更新する。

【0136】

図１５に示したチューニング作業情報Ｗでは、レイテンシを１回に増やす値が「１」のため、命令ｉ３について、試行回数が１回で改善数が１回であることがわかる。このため、情報処理装置２００は、チューニングデータベース情報６００内の命令「ｆｍｕｌｔ」の試行回数および改善数それぞれの値をインクリメント（＋１）する。

【0137】

さらに、図１５に示したチューニング作業情報Ｗでは、命令ｉ２について、レイテンシ増分が「０」のため、試行回数が１回で改善数が０回であることがわかる。このため、情報処理装置２００は、チューニングデータベース情報６００内の命令「ｆｌｏａｄ」の試行回数の値をインクリメント（＋１）する。

【0138】

図１６は、チューニングデータベース情報の更新例を示す説明図である。図１６において、チューニングデータベース情報６００内のチューニング情報６００－７の試行回数および改善数が、図６に示した場合に比べて、それぞれ１ずつ増えている。また、チューニングデータベース情報６００内のチューニング情報６００－８の試行回数が、図６に示した場合に比べて、１増えている。

【0139】

最後に、情報処理装置２００は、ソフトウェアパイプライニングの最適化結果として、最も性能がよかった実行可能プログラムＯＰを出力して、一連の処理を終了する。これにより、情報処理装置２００は、ソフトウェアパイプライニングの最適化結果をチューニングすることにより、入力プログラム３００の性能向上を達成することができる。

【0140】

ユーザは、例えば、与えるデータや条件などを変化させながら、入力プログラム３００を複数回繰り返し実行するにあたり、出力された実行可能プログラムＯＰを使用することで、入力プログラム３００の実行時間を大幅に削減することができる。

【0141】

なお、ここでは、最終的なアウトプットとして、実行可能プログラムＯＰを出力することにしたが、これに限らない。例えば、情報処理装置２００は、最終的なアウトプットとして、入力プログラム３００（ソースプログラム）と対応付けて、図１５に示したようなチューニング作業情報Ｗを出力してもよい。これにより、情報処理装置２００は、自装置や、ＣＰＵ構成が自装置と同一の他のコンピュータにおいて、入力プログラム３００を実行する際に、どの命令のレイテンシを増加させてソフトウェアパイプライニングを適用すればよいかを特定可能にすることができる。

【0142】

（情報処理装置２００のコンパイル処理手順）
つぎに、情報処理装置２００のコンパイル処理手順について説明する。

【0143】

図１７および図１８は、実施の形態２にかかる情報処理装置２００のコンパイル処理手順の一例を示すフローチャートである。図１７のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置２００は、コンパイル対象となる入力プログラムを受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１７０１）。ここで、情報処理装置２００は、入力プログラムを受け付けるのを待つ（ステップＳ１７０１：Ｎｏ）。

【0144】

そして、情報処理装置２００は、入力プログラムを受け付けた場合（ステップＳ１７０１：Ｙｅｓ）、入力プログラムを中間言語表現に変換する（ステップＳ１７０２）。つぎに、情報処理装置２００は、変換した中間言語表現からデータ依存グラフを作成する（ステップＳ１７０３）。

【0145】

そして、情報処理装置２００は、作成したデータ依存グラフからクリティカルパスとなる命令列を検出する（ステップＳ１７０４）。検出される命令列は、入力プログラムに含まれるループ処理内の命令である。つぎに、情報処理装置２００は、中間言語表現、データ依存グラフを参照して、ＣＰＵ２０１に対応する命令のレイテンシ情報に基づいて、中間言語表現に対してソフトウェアパイプライニングを適用することにより、実行可能プログラムＯＰ（ＯＵＴＰＵＴ）を作成する（ステップＳ１７０５）。

【0146】

そして、情報処理装置２００は、作成した実行可能プログラムＯＰを実行する（ステップＳ１７０６）。つぎに、情報処理装置２００は、実行した実行可能プログラムＯＰの実行時間（以下、「実行時間ＴＢＥＳＴ」とする）と、実行時のパフォーマンスカウンタ情報Ｐとを取得する（ステップＳ１７０７）。

【0147】

そして、情報処理装置２００は、検出したクリティカルパスとなる命令列から、初期状態のチューニング作業情報Ｗを作成して（ステップＳ１７０８）、図１８に示すステップＳ１８０１に移行する。

【0148】

図１８のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置２００は、パフォーマンスカウンタ情報Ｐとチューニング作業情報Ｗとを参照して、チューニングするべき命令の集合Ｉを作成する（ステップＳ１８０１）。具体的には、例えば、情報処理装置２００は、クリティカルパス（チューニング作業情報Ｗ）上の命令であって、かつ、パフォーマンスカウンタ情報Ｐで最も待ち時間が発生しているイベントの種類に関連する命令の集合を、チューニングするべき命令の集合Ｉとして作成する。

【0149】

つぎに、情報処理装置２００は、作成した命令の集合Ｉおよびチューニング作業情報Ｗを参照して、チューニングするべき命令があるか否かを判断する（ステップＳ１８０２）。具体的には、例えば、情報処理装置２００は、命令の集合Ｉに含まれ、かつ、チューニング作業情報Ｗの実施状態がＮの命令が存在する場合に、チューニングするべき命令があると判断する。

【0150】

ここで、チューニングするべき命令がある場合（ステップＳ１８０２：Ｙｅｓ）、情報処理装置２００は、命令の集合Ｉから、チューニングするべき命令Ｊを選択する（ステップＳ１８０３）。具体的には、例えば、情報処理装置２００は、チューニングデータベース情報６００を参照して、命令の集合Ｉのうち、改善率が最も高い命令を選択する。

【0151】

つぎに、情報処理装置２００は、選択した命令Ｊのレイテンシを増加させた場合に性能が改善するかどうかを検証するために、チューニング作業情報Ｗからチューニング作業情報ＷＴを作成する（ステップＳ１８０４）。チューニング作業情報ＷＴでは、例えば、命令Ｊの実施状態に、レイテンシの増分を示す「１」が設定される。

【0152】

そして、情報処理装置２００は、中間言語表現、データ依存グラフおよびチューニング作業情報ＷＴを参照して、中間言語表現に対してソフトウェアパイプライニングを適用することにより、実行可能プログラムＷＯＰ（ＷＯＵＴＰＵＴ）を作成する（ステップＳ１８０５）。この際、情報処理装置２００は、ソフトウェアパイプライニングを適用する場合に、各命令のレイテンシに、チューニング作業情報ＷＴの各命令のレイテンシ増分の列と実施状態の列の値をそれぞれ追加して最適化を適用する。

【0153】

つぎに、情報処理装置２００は、作成した実行可能プログラムＷＯＰを実行する（ステップＳ１８０６）。そして、情報処理装置２００は、実行した実行可能プログラムＷＯＰの実行時間Ｔと、実行時のパフォーマンスカウンタ情報ＰＴとを取得する（ステップＳ１８０７）。

【0154】

つぎに、情報処理装置２００は、実行時間ＴＢＥＳＴが実行時間Ｔよりも大きいか否かを判断する（ステップＳ１８０８）。ここで、実行時間ＴＢＥＳＴが実行時間Ｔよりも大きい場合には（ステップＳ１８０８：Ｙｅｓ）、情報処理装置２００は、実行可能プログラムＷＯＰを実行可能プログラムＯＰとし、実行時間Ｔを実行時間ＴＢＥＳＴとし、パフォーマンスカウンタ情報ＰＴをパフォーマンスカウンタ情報Ｐとする（ステップＳ１８０９）。

【0155】

そして、情報処理装置２００は、チューニング作業情報ＷＴの命令Ｊの実施状態の値をレイテンシ増分に加算し、命令Ｊの実施状態を「Ｎ」に変更して、新たなチューニング作業情報Ｗを作成し（ステップＳ１８１０）、ステップＳ１８０１に戻る。

【0156】

また、ステップＳ１８０８において、実行時間ＴＢＥＳＴが実行時間Ｔ以下の場合には（ステップＳ１８０８：Ｎｏ）、情報処理装置２００は、チューニング作業情報ＷＴの命令Ｊの実施状態を「Ｃ」に変更して、新たなチューニング作業情報Ｗを作成し（ステップＳ１８１１）、ステップＳ１８０１に戻る。

【0157】

また、ステップＳ１８０２において、チューニングするべき命令がない場合（ステップＳ１８０２：Ｎｏ）、情報処理装置２００は、チューニング作業情報Ｗを参照して、チューニングデータベース情報６００を更新する（（ステップＳ１８１２）。そして、情報処理装置２００は、実行可能プログラムＯＰを出力して（ステップＳ１８１３）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

【0158】

これにより、情報処理装置２００は、入力プログラムについて、命令のレイテンシを増加させて性能の改善を試行することで、ソフトウェアパイプライニングの最適化による性能向上を図ることができる。

【0159】

以上説明したように、実施の形態２にかかる情報処理装置２００によれば、入力プログラム内のループ処理について、ソフトウェアパイプライニングを適用して実行された際のＣＰＵ２０１のパフォーマンスカウンタ情報を取得することができる。ソフトウェアパイプライニングは、ＣＰＵ２０１に対応する命令のレイテンシ情報に基づいて、ループ処理内の命令を並び替えることである。また、情報処理装置２００によれば、取得したパフォーマンスカウンタ情報に基づいて、待ち時間が発生した命令の種類を特定することができる。命令の種類は、例えば、整数データｌｏａｄ命令、浮動小数点データｌｏａｄ命令、整数演算命令および浮動小数点演算命令のいずれかである。そして、情報処理装置２００によれば、ループ処理内の命令のうち、特定した種類のいずれかの命令のレイテンシ情報の値を増加させてソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラムを作成することができる。

【0160】

これにより、情報処理装置２００は、ループ処理を含む入力プログラムについて、ソフトウェアパイプライニングの最適化による性能向上を図ることができる。例えば、情報処理装置２００は、ＣＰＵ２０１のパフォーマンスカウンタの情報を利用して、想定通りの動作をしていない可能性がある命令を絞り込み、その命令のレイテンシを増加させて性能改善を試みることができる。

【0161】

また、情報処理装置２００によれば、記憶部７１０を参照して、ループ処理内の命令のうち、特定した種類の命令であって、かつ、改善率が高い命令を選択することができる。記憶部７１０は、ＣＰＵ２０１で実行される命令と対応付けて、当該命令のレイテンシを増加させてソフトウェアパイプライニングを適用することにより性能の改善を試行した場合の改善率を表す情報を記憶する。そして、情報処理装置２００によれば、選択した命令のレイテンシ情報の値を増加させて、ソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラムを作成することができる。

【0162】

これにより、情報処理装置２００は、過去に性能改善を試行した際に成功した割合が高い命令を選択して、その命令のレイテンシを増加させて性能改善を試みることができる。このため、情報処理装置２００は、レイテンシのずれの要因がＣＰＵ２０１（内部構成）に依存する傾向があることを利用して、効率的に性能向上を図ることができる。

【0163】

また、情報処理装置２００によれば、入力プログラムに基づいて、クリティカルパスとなる命令列を検出し、検出した命令列のうち、特定した種類のいずれかの命令を選択することができる。そして、情報処理装置２００によれば、選択した命令のレイテンシ情報の値を増加させて、ソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラムを作成することができる。

【0164】

これにより、情報処理装置２００は、プログラムの実行性能に与える影響が大きい命令を選択して、その命令のレイテンシを増加させて性能改善を試みることができ、効率的に性能向上を図ることができる。

【0165】

また、情報処理装置２００によれば、記憶部７１０を参照して、検出した命令列のうち、特定した種類の命令であって、かつ、改善率が高い命令を選択することができる。

【0166】

これにより、情報処理装置２００は、プログラムの実行性能に与える影響が大きい命令であって、過去に性能改善を試行した際に成功した割合が高い命令を選択して、その命令のレイテンシを増加させて性能改善を試みることができ、より効率的に性能向上を図ることができる。

【0167】

また、情報処理装置２００によれば、作成した実行可能プログラムを実行した結果、当該実行可能プログラムの実行時間に基づいて、入力プログラムの性能（実効性能）が改善したか否かを判定することができる。そして、情報処理装置２００によれば、判定した判定結果に基づいて、記憶部７１０に記憶された命令（レイテンシ情報の値を増加させた命令）に対応する改善率を表す情報を更新することができる。

【0168】

これにより、情報処理装置２００は、ＣＰＵ２０１について、命令のレイテンシを増加させて性能改善を試行した際の結果（改善成功／改善失敗）を蓄積して、今後の性能改善に活用することができる。レイテンシのずれの要因は、ＣＰＵ２０１（内部構成）に依存する傾向がある。このため、命令のレイテンシを増加させて性能改善を試行した際の結果（改善成功／改善失敗）は、ＣＰＵ２０１においてソフトウェアパイプライニングを行うにあたり有用な情報であるといえる。

【0169】

また、情報処理装置２００によれば、入力プログラムの性能が改善した場合、命令のレイテンシ情報の値を増加させた状態を維持して、さらなる性能改善を実施することができる。また、情報処理装置２００によれば、入力プログラムの性能が改善しなかった場合、命令のレイテンシ情報の値を増加させない状態に戻して、さらなる性能改善を実施することができる。

【0170】

これにより、情報処理装置２００は、性能改善の成否に応じて命令のレイテンシを調整しながら、想定通りの動作をしていない可能性がある命令について、レイテンシを増加させて、さらなる性能改善を試みることができる。

【0171】

また、情報処理装置２００によれば、作成した実行可能プログラムを出力することができる。具体的には、例えば、情報処理装置２００は、入力プログラムについての性能改善を繰り返し実施した結果、性能が改善した最新の実行可能プログラム（例えば、実行可能プログラムＯＰ）のみを出力してもよい。

【0172】

これにより、情報処理装置２００は、ソフトウェアパイプライニングによる最適化の効果を高めて性能が改善された実行可能プログラム（例えば、実行可能プログラムＯＰ）を提供することができる。

【0173】

これらのことから、実施の形態２にかかる情報処理装置２００によれば、ソフトウェアパイプライニングの最適化を適用した結果について、ＣＰＵ２０１のデータシートに記載されていないような要因による性能低下や、プログラム実行時の複雑な状況による性能低下を防ぐことが可能となる。これにより、情報処理装置２００は、ＨＰＣアプリケーションなどの実行時間の大部分を単一の最内ループで消費するようなプログラムの実行時間を短縮することができる。

【0174】

なお、本実施の形態で説明したコンパイル方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本コンパイラは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本コンパイラは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

【0175】

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

【0176】

（付記１）プログラム内のループ処理について、ＣＰＵに対応する命令のレイテンシ情報に基づき前記ループ処理内の命令を並び替えるソフトウェアパイプライニングを適用して実行された際の前記ＣＰＵのパフォーマンスカウンタの情報を取得し、
取得した前記パフォーマンスカウンタの情報に基づいて、待ち時間が発生した命令の種類を特定し、
前記ループ処理内の命令のうち、特定した前記種類のいずれかの命令のレイテンシ情報の値を増加させて前記ソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラムを作成する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするコンパイラ。

【0177】

（付記２）前記ＣＰＵで実行される命令と対応付けて、当該命令のレイテンシを増加させてソフトウェアパイプライニングを適用することにより性能の改善を試行した場合の改善率を表す情報を記憶する記憶部を参照して、前記ループ処理内の命令のうち、特定した前記種類の命令であって、かつ、前記改善率が高い命令を選択する、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記作成する処理は、
選択した前記命令のレイテンシ情報の値を増加させて、前記ループ処理内の命令を並び替えるソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラムを作成する、ことを特徴とする付記１に記載のコンパイラ。

【0178】

（付記３）前記プログラムに基づいて、クリティカルパスとなる命令列を検出し、
検出した前記命令列のうち、特定した前記種類のいずれかの命令を選択する、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記作成する処理は、
選択した前記命令のレイテンシ情報の値を増加させて、前記ループ処理内の命令を並び替えるソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラムを作成する、ことを特徴とする付記１または２に記載のコンパイラ。

【0179】

（付記４）前記プログラムに基づいて、クリティカルパスとなる命令列を検出する、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記選択する処理は、
前記記憶部を参照して、検出した前記命令列のうち、特定した前記種類の命令であって、かつ、前記改善率が高い命令を選択する、ことを特徴とする付記２に記載のコンパイラ。

【0180】

（付記５）作成した前記実行可能プログラムを出力する、処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１～４のいずれか一つに記載のコンパイラ。

【0181】

（付記６）作成した前記実行可能プログラムを実行した結果、当該実行可能プログラムの実行時間に基づいて、前記プログラムの性能が改善したか否かを判定し、
判定した判定結果に基づいて、前記記憶部に記憶された前記いずれかの命令に対応する改善率を表す情報を更新する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記２に記載のコンパイラ。

【0182】

（付記７）作成した前記実行可能プログラムを実行した結果、当該実行可能プログラムの実行時間に基づいて、前記プログラムの性能が改善したか否かを判定し、
前記性能が改善した場合、前記いずれかの命令のレイテンシ情報の値を増加させた状態を維持して、前記実行可能プログラムを実行した際の前記パフォーマンスカウンタの情報に基づいて、待ち時間が発生した命令の種類を特定し、前記ループ処理内の命令のうち、特定した前記種類のいずれかの命令のレイテンシ情報の値を増加させて前記ソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラムを作成する、
処理を前記コンピュータにさらに実行させる、ことを特徴とする付記１～６のいずれか一つに記載のコンパイラ。

【0183】

（付記８）前記性能が改善しなかった場合、前記いずれかの命令のレイテンシ情報の値を増加させない状態に戻して、前記実行可能プログラムを実行した際の前記パフォーマンスカウンタの情報に基づいて、待ち時間が発生した命令の種類を特定し、前記ループ処理内の命令のうち、特定した前記種類のいずれかの命令のレイテンシ情報の値を増加させて前記ソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラムを作成する、
処理を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする付記７に記載のコンパイラ。

【0184】

（付記９）前記命令の種類は、整数データｌｏａｄ命令、浮動小数点データｌｏａｄ命令、整数演算命令および浮動小数点演算命令のいずれかである、ことを特徴とする付記１～８のいずれか一つに記載のコンパイラ。

【0185】

（付記１０）プログラム内のループ処理について、ＣＰＵに対応する命令のレイテンシ情報に基づき前記ループ処理内の命令を並び替えるソフトウェアパイプライニングを適用して実行された際の前記ＣＰＵのパフォーマンスカウンタの情報を取得し、
取得した前記パフォーマンスカウンタの情報に基づいて、待ち時間が発生した命令の種類を特定し、
前記ループ処理内の命令のうち、特定した前記種類のいずれかの命令のレイテンシ情報の値を増加させて前記ソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラムを作成する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするコンパイル方法。

【0186】

（付記１１）プログラム内のループ処理について、ＣＰＵに対応する命令のレイテンシ情報に基づき前記ループ処理内の命令を並び替えるソフトウェアパイプライニングを適用して実行された際の前記ＣＰＵのパフォーマンスカウンタの情報を取得し、
取得した前記パフォーマンスカウンタの情報に基づいて、待ち時間が発生した命令の種類を特定し、
前記ループ処理内の命令のうち、特定した前記種類のいずれかの命令のレイテンシ情報の値を増加させて前記ソフトウェアパイプライニングを適用することにより実行可能プログラムを作成する、
制御部を有することを特徴とするコンパイル装置。

【符号の説明】

【0187】

１０１ コンパイル装置
１１０ プログラム
１１１ ループ処理
１２０ レイテンシ情報
１３０ パフォーマンスカウンタ情報
１４０，１５０ 実行可能プログラム
２００ 情報処理装置
２０１ ＣＰＵ
２０２ メモリ
２０３ ディスクドライブ
２０４ ディスク
２０５ 通信Ｉ／Ｆ
２０６ 可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ
２０７ 可搬型記録媒体
２０８ バス
２１０ ネットワーク
３００ 入力プログラム
４００ 中間言語表現
５００ データ依存グラフ
５０１，５０２，５０３，５０４，５０５，５０６ ノード
５１１，５１２，５１３，５１４，５１５，５１６ エッジ
６００ チューニングデータベース情報
７００ 制御部
７０１ 受付部
７０２ 最適化部
７０３ 実行部
７０４ 調整部
７０５ 出力部
７１０ 記憶部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】