Pass 6Version: 3.0.0 / 3.1.0✅ Vollständig implementiert

Automatische Parallelisierung

Der ParallelizationAnalyzer analysiert automatisch Datenabhängigkeiten und parallelisiert Code für optimale Performance (SIMD, GPU, Async).

Übersicht

Der ParallelizationAnalyzer ist eine Kernkomponente der VelinScript-Optimierungs-Engine. Er erkennt automatisch Potenziale für parallele Ausführung und transformiert sequentiellen Code in hochperformante, parallelisierte Strukturen. Dabei werden moderne Hardware-Features wie SIMD-Instruktionen, GPU-Compute-Shader und asynchrone Runtimes (Tokio) gezielt angesteuert.

Architektur & Workflow

Analyse-Schritte

1.Dependency Graph Analysis - Analyse aller Datenabhängigkeiten im AST.
2.Independent Operations Detection - Identifikation isolierter Workflows.
3.Strategy Selection - Wahl der optimalen Hardware-Abstraktion.
4.Code Transformation - Automatisches Rewrite des Ziel-Codes.

Dependency Graph Structure

Operationen sind unabhängig, wenn sie keine gemeinsamen veränderbaren Variablen nutzen und keine zeitliche Reihenfolge erzwingen.

pub struct DependencyGraph {
    nodes: Vec<OperationNode>,
    edges: Vec<DependencyEdge>,
}

Parallelisierungs-Strategien

1. Multithreading

Native OS Threads

Ideal für CPU-intensive Berechnungen mit mittlerem Datenvolumen. Nutzt Rusts native Threads oder Tokio-Worker.

// Automatische Erkennung unabhängiger Tasks
let res1 = compute1();
let res2 = compute2();
let res3 = compute3();

let h1 = thread::spawn(|| compute1());
let h2 = thread::spawn(|| compute2());
let h3 = thread::spawn(|| compute3());

let r1 = h1.join().unwrap();
let r2 = h2.join().unwrap();
let r3 = h3.join().unwrap();

2. GPU Acceleration (3.1.0)

WGPU / Compute Shader

Für massiv-parallele Datenverarbeitung (Matrizen, Bildverarbeitung) über Compute Shader.

@Optimize(target="gpu")
let results = compute_parallel(large_data);

let pipeline = device.create_compute_pipeline(&ComputePipelineDescriptor {
    layout: Some(&layout),
    compute: ComputeState {
        module: &shader_module,
        entry_point: Some("main"),
    },
});

3. Async Parallelism

Tokio Runtimes

Optimiert I/O-gebundene Tasks durch Zusammenfassen unabhängiger await-Aufrufe.

let (user, stats, config) = tokio::join!(
    get_user(),
    get_stats(),
    get_config()
);

4. SIMD Vectorization (3.1.0)

std::simd

Vektorisierung von Schleifen für Single-Instruction Multiple-Data Prozessoren (SSE, AVX, NEON).

use std::simd::*;

let mut sum = f32x4::splat(0.0);
for chunk in array.chunks_exact(4) {
    let values = f32x4::from_slice(chunk);
    sum += values * f32x4::splat(2.0);
}

Strategie-Auswahl & Heuristik

Entscheidungsfaktoren

1
Anzahl OPs: >4 Tasks triggern Multithreading, 2-4 Tasks Async.
2
Operationstyp: Numerik wird auf SIMD/GPU geprüft, I/O auf Async.
3
Datenvolumen: >100k Elemente aktivieren GPU-Heuristiken.

fn choose_strategy(&self, ops: &[Vec<usize>]) -> Result<ParallelizationStrategy> {
    let total_ops: usize = ops.iter().map(|group| group.len()).sum();
    
    if total_ops > 4 {
        Ok(ParallelizationStrategy::Multithreading)
    } else if total_ops > 2 {
        Ok(ParallelizationStrategy::Async)
    } else {
        Ok(ParallelizationStrategy::Async)
    }
}

Performance-Erwartungen

Sequentiell

100ms

Multithreading

25ms

4x Speedup

SIMD (AVX)

12ms

8x Speedup

GPU (WGPU)

1ms

100x Speedup

Best Practices

Nicht empfohlen

• Sehr kleine Datenmengen (<100 Elemente)
• Stark voneinander abhängige Operationen
• Operationen mit komplexem Shared State
• Verschachtelte Parallelisierung ohne Profiling

Implementierungsdetails

Analyzer Core:

compiler/src/optimizer/parallelization.rs

Pipeline Bridge:

compiler/src/optimizer/pipeline.rs

Type Check KI-Compiler-Passes (7-12)