Event in Spanish: Calculando con el compilador: Comp time vs Run time en Rust

Resumen de la Presentación "Rust y el Cálculo con el Compilador"

Key Concepts:

• Compilador: Programa que transforma código de un lenguaje a otro (generalmente de alto a bajo nivel).
• Tipos de datos: Propiedades matemáticas y representaciones de bits que permiten conocer propiedades de programas sin ejecutarlos.
• Optimizaciones del compilador: Transformaciones que mejoran la eficiencia del código.
• Dead store elimination: Eliminación de asignaciones innecesarias a memoria.
• Loop invariant code motion: Mover cálculos invariantes fuera de los bucles.
• Inlining: Reemplazar llamadas a funciones con el código de la función directamente.
• Cons generics: Subir información de un número a un tipo de dato para especializar el código.
• Const funciones: Funciones que se pueden evaluar en tiempo de compilación.
• Monomorfización: Generar versiones optimizadas de código genérico para cada tipo específico.
• Zero size types: Tipos que no ocupan espacio en memoria.
• LLVM: Compilador backend utilizado por Rust, C++, Fortran, Julia, etc.
• Borrow checker: Analizador de Rust que garantiza la seguridad de la memoria.
• Runtime: Tiempo de ejecución del programa.

1. Introducción y Presentación de Miguel Rasguzmán

• Andrea Grifis presenta a Miguel Rasguzmán Macedo, experto en optimización y "software performance engineering".
• Miguel se describe como alguien interesado en explotar la realidad física de una computadora para acelerar algoritmos.
• Menciona su experiencia enseñando Rust a ingenieros de software profesionales en Fair Systems.
• Introduce su proyecto personal: un filtro de Savitsky-Golay, utilizado para suavizar datos en diversas áreas (finanzas, física, machine learning).
• El objetivo de la presentación es reducir el miedo a los compiladores y mostrar cómo acelerar código en Rust.

2. ¿Qué es un Compilador y los Tipos de Datos?

• Un compilador transforma código de un lenguaje de programación a otro, usualmente de más alto nivel (entendible por humanos) a más bajo nivel (entendible por máquinas).
• Los tipos de datos son propiedades matemáticas y representaciones de bits que permiten saber propiedades de programas sin necesidad de correrlos.
• Ejemplo: No tiene sentido preguntar "¿Cuántos manguitos trajiste?" y recibir "10 radianes" como respuesta. Los tipos de datos ayudan a evitar errores lógicos.

3. Ejemplos de Transformaciones del Compilador

• Dead Store Elimination:
  • Código original: Asignaciones sucesivas a variables X, Y, Z, luego suma de Z.
  • Optimización: Eliminar la asignación a Y, ya que no se utiliza.
• Loop Invariant Code Motion:
  • Código original: Cálculo del promedio de un array dividiendo en cada iteración.
  • Optimización: Sacar la división fuera del bucle, dividiendo solo al final.
• Fórmula de Gauss:
  • Código original: Sumar los números enteros del 1 al N con un bucle.
  • Optimización: Usar la fórmula de Gauss para calcular la suma en tiempo constante.
• Inlining:
  • Código original: Función fu llama a función bar, que llama a función fu.
  • Optimización: Reemplazar las llamadas a funciones con el código de la función directamente.
  • Advertencia: Inlining puede cambiar la semántica del programa y es difícil de generalizar.

4. Fases de un Compilador (Respuesta a la Pregunta de Rodrigo)

• Lexing: Convertir el código fuente en un token tree (verificar sintaxis básica).
• Parsing: Convertir el token tree en una estructura de datos más compleja (código sintácticamente válido).
• Expansión de Macros: Expandir macros (código que escribe otro código).
• Resolución de Tipos: Determinar los tipos de datos de todas las variables y expresiones.
• Typed Higher Intermediate Representation (THIR): Representación intermedia con información de tipos.
• Middle Intermediate Representation (MIR): Representación intermedia para análisis más profundos.
• Borrow Checker (Rust): Análisis de seguridad de la memoria.
• Monomorfización: Generar versiones optimizadas de código genérico para cada tipo específico.
• LLVM Backend: Traducir el código a un lenguaje que entiende el compilador LLVM.
• Code Generation: Generar el código ejecutable.
• Runtime: Tiempo de ejecución del programa.

5. Cálculo con el Compilador: Cons Generics y Const Funciones

• La idea principal es comunicar información del runtime a etapas anteriores del compilador.
• Cons Generics: Subir información de un número a un tipo de dato.
  • Ejemplo: Calcular un loop estático con un tamaño definido como un tipo.
  • Advertencia: No siempre garantiza mejor rendimiento que la optimización automática del compilador.
  • Ventaja: Permite diseñar estructuras de datos más seguras con costo cero en tiempo de ejecución.
• Zero Size Types: Tipos que no ocupan espacio en memoria.
  • Ejemplo: Usar tipos para representar pines en sistemas embebidos, ahorrando memoria.
• Const Funciones: Funciones que se pueden evaluar en tiempo de compilación.
  • Ejemplo: Usar const para realizar cálculos aritméticos con constantes asociadas a traits.
  • Limitación: No se permitía con números de punto flotante hasta hace poco.
  • Evaluación de punto flotante: Se evalúa en la plataforma Target, no en la plataforma Host.

6. ¿Cuándo Vale la Pena Usar Rust?

• Depende del contexto y los objetivos.
• Migración de C++ a Rust:
  • Si el código base es maduro y bien probado, puede ser más beneficioso agregar nuevas características en Rust en lugar de reescribir el código antiguo.
  • Si el código base es pequeño y no hay mucha gente competente, puede ser mejor traducir todo a Rust.
• Migración de lenguajes con Garbage Collection (Typescript, Go):
  • Puede ser beneficioso reescribir las partes más importantes en Rust para mejorar el rendimiento y la corrección.
• Ejemplos:
  • Discord reescribió su backend de notificaciones de Go a Rust y vio una gran reducción en la latencia.
  • El equipo de Typescript reescribió el backend del compilador de a Go y vio un aumento en la velocidad.

7. Recursos para Aprender Rust

• Buscar cursos en YouTube y en la página de Rust.
• Instalar Rust Analyzer.
• Buscar recursos específicos para personas que vienen de Python, Typescript, etc.
• Empezar con Easy Mode Rust (clonar todo, ignorar lifetimes).

8. Tiempo de Compilación en Rust

• Es más lento que otros lenguajes, pero está mejorando.
• El problema principal es el LLVM, que corre single threaded.
• La estrategia de Rust es dividir el código en distintas compilation units para poder dárselos a distintas invocaciones de LLVM.

9. Conclusión

• La presentación ofrece una visión general de cómo funciona un compilador y cómo se pueden utilizar las optimizaciones del compilador de Rust para mejorar el rendimiento del código.
• Se destaca la importancia de comunicar información del runtime a etapas anteriores del compilador.
• Se presentan ejemplos de cómo utilizar cons generics y const funciones para realizar cálculos en tiempo de compilación.
• Se discuten los pros y los contras de usar Rust en diferentes contextos.

10. Cierre

• Andrea Grifis agradece a Miguel Rasguzmán por su presentación.
• Se anima a los espectadores a seguir a Miguel en las redes sociales y a compartir sus experiencias con Rust.
• Se mencionan recursos adicionales para aprender Rust, incluyendo la comunidad de Rust en español.
• Se invita a los espectadores a participar en el próximo evento de Ghop, Jueves de Cuac.