Блог*

#prog #rust

Enabling the next-generation trait solver on nightly

И о том, что это значит для Rust

👍9🔥6

1.04K views20:26

#prog #rust #rustreleasenotes

Вышел Rust 1.98.0! Как всегда, кусочки — тут, мясо — там.

▪️Обычно я пишу про новые вещи в порядке: фичи языка, добавления в std, изменения в cargo. В этот раз я напишу сначала про фичу, которая номинально является новым API в std, но которая даёт возможности, ранее невыразимые в языке (без использования интринсиков, по крайней мере).

Как известно, типы с плавающей точкой не обладают свойствами, которые имеются у действительных чисел в математике — в частности, у чисел с плавающей точкой сложение не является ассоциативной операцией. Это связывает руки оптимизатору, который обязан предохранять поведение. Например, если есть код типа

fn dot(a: &[f32], b: &[f32]) -> f32 {
    let mut sum = 0.0;
    for i in 0..a.len() {
        sum += a[i] * b[i];
    }
    sum
}

, то компилятор обязан генерировать код, который считывает и суммирует произведения чисел из слайсов по одному. Он не может, скажем, векторизовать код, поскольку подобная трансформация неизбежно меняет порядок, в котором суммируются числа, и это может заметно повлиять на результаты (это, кстати, был мотивирующий пример для предложения добавить API, описанный ниже).

Типы f32 и f64 (а также f16 и f128, но их ещё не стабилизировали) обзавелись методами algebraic_{add, sub, mul, div, rem}. Они выполняют указанные арифметические операции, но, в отличие от обычных арифметических операций, оптимизатор может переупорядочивать их, используя тождества, справедливые для действительных чисел и, вообще говоря, неверные для чисел с плавающей точкой. Взамен компилятор в состоянии оптимизировать код значительно лучше — в частности, пример выше можно переписать в виде

fn dot(a: &[f32], b: &[f32]) -> f32 {
    let mut sum = 0.0f32;
    for i in 0..a.len() {
        sum = sum.algebraic_add(a[i].algebraic_mul(b[i]));
    }
    sum
}

, и тогда генерируемый код теперь использует SIMD и на процессорах, поддерживающих набор инструкций AVX2, код может работать до восьми раз быстрее!

Данные операции идейно схожи с ключами -ffast-math, но обладают большей гранулярностью и, в отличие от них, не страдают от драконовских ограничений в виде UB на операциях с NaN.

▪️Компилятор теперь реагирует на #[no_mangle] функции, которые некорректно переопределяют функции, ожидаемые рантаймом (ошибка компиляции) и ожидаемые std (предупреждение).

▪️Компилятор теперь предупреждает, если функция возвращает core::ffi::c_void по значению. Тип void в C и C++ отображается на () в Rust, а c_void нужно использовать, только через указатель.

▪️Атрибут #[repr(transparent)] можно применить на структуру, где одно поле "значимо", а остальные имеют "тривиальные" типы. Ранее ими считались все типы нулевого размера с единичным выравниванием, но с этой версии из этого списка исключили #[repr(C)] типы, типы с приватными полями и #[non_exhaustive] типы.

▪️#[derive(PartialOrd)] в генерируемом коды теперь просто возвращает Some(self.cmp(rhs)), если используется одновременно с #[derive(Ord)]. Из-за ограничений инфраструктуры по раскрытию макросов есть забавная особенность: комбинации

#[derive(PartialOrd, Ord)]
struct A;

#[derive(Ord, PartialOrd)]
struct B;

#[derive(Ord)]
#[derive(PartialOrd)]
struct C;

получают упрощённый вариант кода, а вот

#[derive(PartialOrd)]
#[derive(Ord)]
struct D;

— нет.

❤14

789 viewsedited 07:19