JavaでCPUを使い倒す！～Java 9 以降の CPU 最適化を覗いてみる～（NTTデータテクノロジーカンファレンス 2019 講演資料、2019/09/05）

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NTTデータテクノロジーカンファレンス 2019
JavaでCPUを使い倒す！
～Java 9以降のCPU最適化を覗いてみる～
2019年9月5日
株式会社NTTデータ技術開発本部先進基盤技術グループ末永恭正
#NTTDATATC

© 2019 NTT DATA Corporation 2 #NTTDATATC
“プログラムを動かす”ということ

プログラムの表現方法は1つではない
There’s more than one way to do it
• Perlのモットー
• Perlに限らず、どのプログラミング言語にも言えること
public void sayHelloWorld(){
System.out.println(“Hello World”);
}
public void sayHelloWorld(){
var out = new FileOutputStream(FileDescriptor.out);
try{
out.write(“Hello World¥n”.getBytes());
}
catch(IOException e){
e.printStackTrace();
}
}

プログラムをCPUで動かす方法も1つではない
処理はCPUが行う
同じプログラムでもCPUの動かし方は何通りも存在する
public void addArray(int[] a, int[] b, int[] result){
for(int i = 0; i < 8; i++){
result[i] = a[i] + b[i];
}
}
mov $7, %rcx # Loop index ([7] to [0])
1:
mov (%rax, %rcx, 4), %esi # Load a[i]
add (%rbx, %rcx, 4), %esi # a[i] + b[i]
mov %esi, (%rdi, %rcx, 4) # Store result
sub $1, %rcx # Decrement index
jns 1b
vmovdqa (%rax), %ymm1 # Load a[]
vpaddd (%rbx), %ymm1, %ymm2 # a[] + b[]
vmovdqa %ymm2, (%rdi) # Store result

CPUに”いい感じに”仕事してもらう
• 効率のいいロジックを書く
• 効率のいいAPI、ライブラリなどを利用する
• コンパイラ最適化
• 様々な最適化手法
• 特定CPUにターゲティングした最適化
• プロファイリング
• 動作状況把握（分岐、引数、コールパス、etc…）
• JVMは実行時プロファイルに基づいて機械語を生成
• Just-In-Time: JIT

Javaプログラムのコンパイル
javac＝バイトコード生成（≠機械語生成）
• JVMが解釈可能なバイトコード「のみ」を生成
• JVMなしでは（OSが直接）実行できない
• バイトコード最適化は意味がない可能性あり
• JITによる最適化で効果が消える or 悪化する可能性あり
• 一部処理（文字列結合など）はjavacが効率よいものへ
自動変換

バイトコードの実行
HotSpot（OpenJDK / Oracle JDKのJVM）の場合
1. インタープリタ
– バイトコードを逐次実行
– 実行状態をプロファイルして蓄積
2. JITコンパイル
– 複数の最適化レベルに分けて機械語に翻訳（Tier 1～4）
– メソッド全体、または一部を機械語へマルっと翻訳
– 処理によっては決まった機械語へマルっと置き換え
本日のテーマ

JavaとCPU

OpenJDKとチップベンダ
様々なチップベンダがOpenJDKコミュニティへパッチを寄贈
• Intel
• AMD
• Arm
• Qualcomm
• Huawei

JavaとIntel製CPUのリリース時期
2014 2015 2016 2017 2018 2019
JDK 8
2014/03
JDK 9
2017/09
JDK 10
2018/03
JDK 11
2018/09
JDK 12
2019/03
JDK 13
2019/09
Broadwell
2014 Q3
Skylake
2015 Q3
Kaby Lake
2017 Q1
Coffee Lake
2017 Q4
Whiskey Lake
2018 Q3
Cascade Lake
2019 Q2
VNNIAVX-512
Ice Lake
2019 Q3

JDK 8までのx86（拡張命令含む）への対応状況
• 暗号処理（AES-NI）
• 同期処理（TSX）
• SIMD
• SSEやAVXを活用したJIT生成コードのベクタライズ
• 文字列処理など、一部APIの処理置換
• Intelの最適化マニュアルに基づく改善

OpenJDK 9
2017/09 – 2018/03
<< EOL’ed >>

JITのコード生成に関する主な改善内容
• SIMD命令サポート
• JDK-8081247: AVX 512 extended support
• JDK-8144771: Use AVX3 instructions for string compare
• JDK-8154975: Update for vectorizedMismatch with AVX512
• JDK-8139340: SuperWord enhancement to support vector conditional move (CMovVD ) on Intel AVX cpu
• 数学ライブラリの改善
• JDK-8135028: support for vectorizing double precision sqrt
• JDK-8132207: update for x86 exp in the math lib
• JDK-8139575: update for x86 log in the math lib
• JDK-8145688: update for x86 pow in the math lib
• JDK-8143353: update for x86 sin and cos in the math lib
• JDK-8154122: Intrinsify fused mac operations on x86
• セキュリティ系ライブラリの改善
• JDK-8134553: CRC32C implementations for x86/x64 targets
• JDK-8143925: enhancing CounterMode.crypt() for AESCrypt.implEncryptBlock()
• JDK-8150767: Enables SHA Extensions on x86
• JDK-8152354: Update for x86 AES CBC Decryption
• JDK-8154495: Update for x86 SHA256 using AVX2
• JDK-8165381: Update for x86 SHA512 using AVX2

AVX 512への対応
• 512ビットレジスタを使ったIntelのSIMD命令
• 2016年からXeon Phiに導入
• 一部のハイエンド向けプロセッサへも2017年から導入
• AVX512BWやAVX512DQなど複数の仕様が存在
• プロセッサによって使える命令が異なる場合あり
• Core i5など「一般向け」への導入は2019年から

AVX 512：ループ処理のベクタライズ
：
vpaddd 0x50(%r8,%rbx,4),%ymm0,%ymm0
：
：
：
vpaddd 0x90(%r8,%rbp,4),%zmm0,%zmm0
：
vpaddd 0xd0(%r8,%rbp,4),%zmm0,%zmm0
：
public void addArray(int[] a, int[] b, int[] result){
for(int i = 0; i < a.length; i++){
result[i] = a[i] + b[i];
}
}
• ZMMレジスタを使った64バイトずつの処理
• ループ処理がより効率的に！
0x70-0x50=0x20（32バイト） 0xd0-0x90=0x40（64バイト）
AVX 2 AVX 512

AVX 512：文字列処理
longString.compareTo(anotherLongString);
• SIMDを使った最適化でよく出てくるネタの1つ
• JavaでもcompareTo()やindexOf()等のString操作は
よく最適化される
ランダムな文字列の比較で1.22倍の性能向上

FMAへの対応
• Fused Multiply-Addの略
• 積和演算
• MAC（Multiply Accumulate）とも呼ばれる
• 信号処理でよく出てくるパターン
• C言語でもC99からfma()が導入
• 計算が速いだけでなく、浮動小数の丸め誤差の影響縮小
• Java 9からMath::fmaもAPIの仲間入り
このメソッド呼び出しを最適化

例：FIRフィルタ
𝑦𝑦[𝑛𝑛] = �
𝑖𝑖=0
𝑁𝑁−1
𝐴𝐴 𝑖𝑖 𝐵𝐵[𝑛𝑛 − 𝑖𝑖]
public double calcFIR(double[] a, double[] b){
int N = a.length;
int n = N – 1;
double result = 0.0d;
for(int i = 0; i < N; i++) {
result += a[i] * b[n – i];
}
return result;
}
public double calcFIR(double[] a, double[] b){
int N = a.length;
int n = N – 1;
double result = 0.0d;
for(int i = 0; i < N; i++) {
result = Math.fma(a[i], b[n – i], result);
}
return result;
}
普通に計算 FMA利用

例：FIRフィルタ
result += a[i] * b[n – i]; result = Math.fma(a[i], b[n – i], result);
vmulsd %xmm2,%xmm1,%xmm1
vaddsd %xmm0,%xmm1,%xmm1
vfmadd231sd %xmm2,%xmm1,%xmm0
JITコンパイル JITコンパイル
250112.3323524159 250112.33235242742
計算結果計算結果
• 普通に計算した場合でもベクタライズされる
• 普通に計算：2命令、FMA：1命令
• 計算結果も若干違う！
普通に計算 FMA利用
N=1,000,000、Randomで生成した配列の計算例

SHA計算
• Secure Hash Algorithm
• TLS通信などでおなじみ
• ハッシュサイズに応じて仕様が複数存在
• プロセッサのSHA-NIサポートが必須
• ただし、SHA-256とSHA-512はAVX 2のみで最適化実施
• プログラムを変更しなくても性能が稼げる！
• JDK付属のセキュリティプロバイダ（SUN）の利用が条件
MessageDigest.getInstance(“SHA-512”);

OpenJDK 10
2018/03 – 2018/09
<< EOL’ed >>

• JDK-8178811: Minimize the AVX <-> SSE transition penalty through generation of vzeroupper instruction on x86
• JDK-8192846: Support cmov vectorization for float
• JDK-8181616: FMA Vectorization on x86
• JDK-8190800: Support vectorization of Math.sqrt() on floats

ペナルティの改善
Intelの最適化マニュアルより
意訳： AVX命令とSSE命令が連続して実行されるときはVZEROUPPERしようね！

ペナルティの改善
ココをゼロクリア
XMM (128bit)
YMM (256bit)
2551280
• SSEレジスタとAVXレジスタは一部を共有
• レガシーSSE（VEXプリフィックスなし）
実行でCPUステートに関するペナルティ発生
• 上位128bitをクリアすることで
ペナルティを回避
※CPU世代によって異なります
127
SPECjvm 2008で3%の性能改善

OpenJDK 11
2018/09 –
<< Long Term Support (LTS) >>

• JDK-8199421: Add support for vector popcount
• JDK-8201193: Use XMM/YMM for objects initialization
• JDK-8205398: AES CBC decryption algorithm using AVX512 instructions

オブジェクト初期化
• HotSpotはJavaオブジェクトの初期化にERMS
（Enhanced REP MOVSB）を利用
• 最適化ガイドにも書いてある、妥当な方法
• glibcのmemcpy実装などでも使われている
• ERMSをサポートしないプロセッサ向けにSSE/AVX命令
を使ったオブジェクト初期化が実装された
• コントリビューターはAMD EPYC向けを意図
• Ivy Bridge以降のIntelプロセッサは影響なし

将来導入予定の命令への対応
• Intelの将来的な命令セット拡張リファレンスで
Ice Lakeから導入が予定されている命令への対応
• VAES ：AES CBC暗号の復号高速化
• VPOPCNTDQ ：Integer::bitCountの高速化

OpenJDK 12
2019/03 – 2019/09

• JDK-8210764: Update avx512 implementation
• JDK-8214074: Optimize Ghash using AVX instructions
• その他、CPUを意識した修正
• JDK-8213479: Missing x86_64.ad patterns for 8-bit logical operators with destination in memory
• JDK-8214751: X86: Support for VNNI Instructions

VNNI
• Vector Neural Network Instructions
• Intel DL Boost
• AVX 512の拡張
• ディープラーニングの推論性能を向上させる拡張命令
• Cascade Lake以降のプロセッサで利用可能

VNNI
public void mulAdd(short[] in1, short[] in2, int[] out){
for(int i = 0; i < N; i++){
out[i] += ((in1[2*i] * in2[2*i]) + (in1[2*i+1] * in2[2*i+1]));
}
}
vpmaddwd %ymm0,%ymm1,%ymm0
vpdpwssd %zmm1,%zmm2,%zmm0
• ZMMレジスタを使った64バイトずつの処理
• 掛けて足して（vpmaddwd）また足す（vpaddd）が
VNNIが提供する1命令（vpdpwssd）に
Whiskey Lake Cascade Lake

OpenJDK 13
2019/09 – 2020/03

• JDK-8215483: Off heap memory accesses should be vectorized
• JDK-8217561: X86: Add floating-point Math.min/max intrinsics
• その他、CPUを意識した修正
• JDK-8216580: Fix generation of VNNI vector code by allowing adjacent LoadS nodes to be isomorphic
• JDK-8222074: Enhance auto vectorization for x86
• JDK-8217909: Make unused r12 register (without compressed oops) available to regalloc in C2

レジスタの有効活用
• 圧縮Oopのヒープ情報保持目的に使っていたレジスタを
無効時に自由に使えるようにした修正
• -XX:UseCompressedOops
• 32GB以下のヒープサイズで動作するポインタ圧縮機能
• 使えるレジスタが増える＝ロード／ストアの効率化
• JDK 13のリリースノートにも掲載予定

レジスタの有効活用
movzbl 0x18(%r9),%r8d
;*iand {reexecute=0 rethrow=0 return_oop=0}
; - java.lang.StringLatin1::hashCode@31 (line 196)
; - java.lang.String::hashCode@29 (line 1513)
mov %r11d,%edx
add $0xfffffff9,%edx
String::hashCodeの例 ※出力を整形しています
movzbl 0x18(%r13),%edi
;*iand {reexecute=0 rethrow=0 return_oop=0}
; - java.lang.StringLatin1::hashCode@31 (line 197)
; - java.lang.String::hashCode@27 (line 1533)
mov %ebp,%r12d
add $0xfffffff9,%r12d
JDK 12
JDK 13

Math::min/max
• 元々はJavadocの仕様に未準拠の動きの是正
• ±0.0
• NaN
• 比較処理が細かくなったため、AVXを使うようになった
Haswellで25%、Skylake-Xで75%の性能向上

JIT生成コードを眺めてみる

hsdis
• HotSpotのJIT生成コードをディスアセンブル
• 公式にはバイナリ未配布
• OpenJDKのソースから自分でビルドして利用する
• 仮に配布されていても最新版をビルドするのがオススメ
• 新しい命令に対応していない可能性があるため
https://www.slideshare.net/YaSuenag/java-9-62345544/68

hsdis for Linux
1. OpenJDKソースコードの入手
2. binutilsソースコードの入手
3. <OpenJDKソース>/src/utils/hsdisの下でmake
$ make BINUTILS=<binutilsソース> ARCH=amd64

hsdis for Windows
1. WSLをインストール
– ディストロは何でもOK
※ここではUbuntu 18.04 LTSを例にします
2. MinGWのインストール
3. OpenJDKソースコードの入手
4. binutilsソースコードの入手
5. <OpenJDKソース>/src/utils/hsdisの下でmake
# apt-get install gcc-mingw-w64-x86-64
$ make BINUTILS=<binutilsソース> MINGW=x86_64-w64-mingw32

配置
ビルドすると出来上がるライブラリをコピー
• Linux
build/linux-amd64/hsdis-amd64.soを
$JAVA_HOME/lib/server/へコピー
• Windows
build/windows-amd64/hsdis-amd64.dllを
%JAVA_HOME%¥bin¥serverへコピー

実行
• –XX:+PrintAssembly
• JITにかかったコードすべてをディスアセンブル
• 出力が膨大
• –XX:CompilerDirectivesFile=<JSONファイル>
• Java 9から導入されたJITコンパイラの挙動指定方法
• https://docs.oracle.com/javase/jp/12/vm/writing-directives.html
• 後からjcmdで設定／変更が可能 [
{
“match”: “FMATest.calcFIRFMA”,
“PrintAssembly”: true
}
]
-XX:+UnlockDiagnosticVMOptionsに加えて
以下のいずれかを使用する

まとめ

まとめ
• Javaは継続的に進化
• 様々なチップベンダもOpenJDKの開発に参画
• JITコンパイラは新たなCPU命令を使って
プログラムをより効率的に動かそうとする
• 将来リリースされるCPU向け最適化も先取り

まとめ
• 新しいJava＆新しいCPUで幸せになれるかも
• CPUが古ければJITは新たな命令を使えない
• Javaが古ければJITは新たな命令を知らない
• 効果はプログラムの作りや動きに強く依存する
（何でも、必ず速くなるとは限らない）
• Java APIを優先的に使うと幸せになれるかも
• JavaクラスライブラリはHotSpotと密に連携している
• 最小／最大、配列操作のようなものでもAPI呼び出し限定の
JIT最適化が発生することがある
• 機械語レベルの最適化はロジックの最適化が終わってから！

JavaでCPUを使い倒す！～Java 9 以降の CPU 最適化を覗いてみる～（NTTデータテクノロジーカンファレンス 2019 講演資料、2019/09/05）

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