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コンパイラは、除算を乗算とビットシフトの組み合わせに置き換えることで、コストのかかる除算演算を回避します。この手法は、定数による除算を高速化するために広く使用されています。

最適化コンパイラがループ構造をどのように扱うかを探求する。ループ展開、ベクトル化、並列化などの手法を解説し、パフォーマンス向上のための技術的アプローチを考察する。

コンパイラは、高コストな計算を回避するためにループを書き換えることができます。この最適化技術は、ループ内で繰り返し行われる計算を効率化し、プログラムの実行速度を向上させます。

コンパイラがパフォーマンス向上のためにループをアンロールするタイミングについて解説。最適化の判断基準や効果的なコード記述方法を学ぶことで、より効率的なプログラムを作成できます。

コンパイラは特定の命令を活用して、ビットカウント操作を最適化できます。この記事では、人口カウント（popcount）操作の効率的な実装について探求します。

ループを複製して条件分岐を外に出すことで、いくつかの有用な最適化が得られます。この手法はコンパイラ最適化の一つで、パフォーマンス向上に寄与します。

コンパイラはループ内のコードをループの外に移動することで、実行速度を向上させることができます。この最適化技術は、ループの各反復で変化しない計算を事前に処理することで、無駄な繰り返し計算を排除します。

エイリアシングがループ不変コード移動(LICM)を妨げるケースについて解説。ポインタエイリアシングによる最適化の制限と、コンパイラが安全にコードを移動できない状況を説明します。

コンパイラが最適化できないタイミングを知ることも重要です。これは、エイリアシング（複数の参照が同じメモリ位置を指すこと）がコンパイラの最適化能力に影響を与える可能性があるためです。

コンパイラが関数をどのように呼び出すかを理解することは、設計と最適化の両方に役立ちます。関数呼び出し規約を把握することで、より効率的なコード設計が可能になります。

コピー＆ペーストは時として良いことかもしれません。少なくともコンパイラがそれを実行してくれるなら。インライン化は関数呼び出しのオーバーヘッドを排除し、さらなる最適化の機会を提供する強力な最適化手法です。

インライン化は全か無かの選択である必要はありません。コンパイラは関数の一部だけをインライン化することで、コードサイズと実行速度のバランスを最適化できます。

The art of not (directly) coming back: tail call optimisation

SIMD City: 自動ベクトル化について解説。ベクトル化によりコードを最大8倍以上高速化できる可能性があり、少ないリソースでより多くの処理を実現する方法を探る。

浮動小数点演算が整数のようにベクトル化されない理由と、その対処法について解説します。浮動小数点の非結合性がSIMD最適化を妨げる仕組みを説明し、実用的な解決策を提案します。

コンパイラがメモリに効率的にアクセスするための巧妙なテクニックについて学びます。これらのトリックは、プログラムのパフォーマンスを最適化するために使用されます。

コンパイラがswitch文を最適化する様々な方法について考察します。効率的なコード生成のために、コンパイラがどのように分岐テーブルやジャンプテーブルを使用するかを探ります。

時にはコンパイラが、私のような経験豊富なエンジニアでさえ驚かせ、喜ばせることがあります。予想外の最適化や巧妙なコード生成によって、プログラミングの新たな発見をもたらす瞬間です。

2025年のコンパイラ最適化アドベントカレンダーの終わりを迎え、読者や貢献者への感謝の意が表明されています。このシリーズを通じて、コンパイラ最適化技術に関する貴重な知見が共有されました。

この一年は一体何についてだったのだろうか？2025年の出来事や経験を振り返り、その意味や価値を探る内容となっている。