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Allocate JIT memory in large chunks near the executable

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interpreter-core topic-JIT type-feature
Lingua principale
Python
Stelle
77.2k
Fork
35.9k
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Metriche PR in attesa

Descrizione

By allocating JIT memory in large chunks we can reduce the overhead of compilation and possibly speed up the compiled code a bit.

Currently, when we need to allocate memory for the JIT, we ask the OS for a sufficiently large chunk of virtual memory. This is simple and reasonably efficient. It does have a few flaws:

  1. We need to create DWARF debug info and register it for each trace
  2. We need to make a syscall to get memory for each trace
  3. We have no control over the location of the jitted code, meaning that calls in the executable may need trampolines

By allocating large chunks we can reduce the overhead of (1) and (2) to once per-chunk, not per trace.
By allocating large chunks we can also afford the additional overhead of requesting memory near to the executable.

How it would work:

  • When we need memory for jitted code, we request it from our special allocator.
  • When the allocator needs memory, it requests it from the OS, making several requests for it near the executable before accepting an location
  • The allocator itself will be a standard obmalloc/jemalloc style block allocator
Size classes and fragmentation:

All jitted code will need to page aligned, so blocks will need to a multiple of the page size.
With 4 size classes per power of 2 increase in size (like jemalloc) and assuming 2M chunks we get relatively little internal fragmentation, but potential quite a lot of external fragmentation as there would be around 20 size classes.
The external fragmentation can be mitigated by allowing the OS to lazily allocate the pages on demand.

API

The _PyObject_VirtualAlloc function will need extending (or a new function added) to allow the desired address to be passed, so the allocator can get blocks near the executable.

The jit_alloc function's API will be unchanged.

Guida per i contributori

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

Inizia tracciando il percorso di allocazione JIT attraverso _PyObject_VirtualAlloc e jit_alloc, quindi esamina il comportamento esistente dell'allocazione della memoria virtuale. Il lavoro è completo quando la memoria JIT viene ottenuta da grandi blocchi allineati alle pagine vicino all'eseguibile, con una registrazione DWARF per blocco e l'API jit_alloc invariata.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
c, python
Ambito
compilers, performance
Tipo di issue
Funzionalità
Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Stato di attività
Tranquilla
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
35/100

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