El proyecto zlib-rs demuestra cómo el uso estratégico de instrucciones SIMD puede transformar el rendimiento de bibliotecas críticas, al tiempo que refuerza la seguridad gracias a la memoria segura de Rust.

La Fundación Trifecta Tech continúa revolucionando la infraestructura de código abierto con su iniciativa de compresión de datos basada en Rust. Esta vez, el foco está en la mejora del rendimiento de la biblioteca zlib-rs, una alternativa segura y compatible al popular zlib escrito originalmente en C. En una serie de publicaciones técnicas, los desarrolladores han mostrado cómo el uso de instrucciones SIMD (Single Instruction, Multiple Data) puede marcar una diferencia sustancial en eficiencia.

¿Por qué SIMD?

Cuando la Ley de Moore comenzó a ralentizarse, los fabricantes de procesadores apostaron por hacer más con menos: en lugar de aumentar la frecuencia, permitieron que una sola instrucción procesara múltiples datos a la vez. Así nació SIMD, presente en arquitecturas como x86_64 o ARM NEON, con registros de 128, 256 o incluso 512 bits. Estas extensiones permiten realizar operaciones vectoriales como sumas, restas o comparaciones de forma masiva, acelerando funciones críticas como las que usa un compresor de datos.

zlib-rs y el caso de slide_hash_chain

Una de las funciones clave en zlib-rs, slide_hash_chain, se encarga de ajustar los índices de una tabla durante la compresión. En su versión inicial, implementada en Rust puro, simplemente recorre la tabla restando un valor a cada elemento. Lo interesante llega cuando los desarrolladores examinan el código ensamblador generado por el compilador: gracias a la autovectorización, Rust ya es capaz de usar registros SIMD sin necesidad de instrucciones explícitas.

Sin embargo, la historia no termina ahí. Trifecta optimizó aún más el código utilizando bloques de 32 y 64 elementos (dependiendo del tipo de instrucción SIMD disponible), reduciendo el número de instrucciones y mejorando la eficiencia sin sacrificar portabilidad. En arquitecturas modernas, estas optimizaciones permiten un uso completo de registros AVX2 (256 bits), y se elige la implementación óptima en tiempo de ejecución usando detección dinámica de capacidades del procesador.

El poder de la comparación SIMD: compare256

En la segunda entrega técnica, Trifecta aborda el problema de comparar dos bloques de datos de 256 bytes para detectar coincidencias. La función compare256, en su forma más sencilla, compara byte a byte y cuenta cuántos elementos coinciden hasta la primera diferencia. Aunque Rust genera un ensamblador decente, al no poder vectorizar este patrón por defecto, el equipo implementó manualmente una versión basada en SIMD usando registros xmm e instrucciones como _mm_cmpeq_epi8 y _mm_movemask_epi8.

Esta versión SIMD realiza comparaciones de 16 bytes simultáneamente, convierte los resultados en una máscara de bits y luego cuenta las coincidencias mediante operaciones bit a bit. El resultado: un rendimiento 10 veces superior en algunos casos respecto a la versión tradicional.

Compatibilidad, seguridad y eficiencia

Una de las claves del enfoque de Trifecta es ofrecer versiones genéricas y optimizadas de cada función, seleccionadas en tiempo de ejecución según las capacidades del hardware. Esto permite distribuir un único binario compatible con múltiples arquitecturas, manteniendo seguridad y rendimiento sin recurrir a fragmentación.

Gracias a Rust y a su modelo de seguridad en tiempo de compilación, zlib-rs elimina clases enteras de errores de memoria comunes en C, como desbordamientos de búfer o accesos inválidos. Al combinarlo con SIMD, se logra una biblioteca más robusta, rápida y preparada para los desafíos de la infraestructura moderna.

Próximos pasos

Trifecta no se detiene en zlib. Actualmente trabaja también en bzip2-rs y busca financiación para abordar implementaciones seguras en Rust de zstd y xz, completando así un ecosistema de compresión moderno y fiable.

Los desarrolladores interesados pueden colaborar o adoptar zlib-rs fácilmente, ya sea en proyectos Rust o incluso en aplicaciones C, gracias a la biblioteca libz-rs-sys, que actúa como sustituto compatible con la API original de zlib.

Conclusión: El trabajo de la Trifecta Tech Foundation demuestra que el camino hacia una infraestructura más segura pasa por el uso de lenguajes modernos como Rust y por exprimir al máximo el potencial del hardware moderno. La optimización de zlib-rs mediante SIMD no solo mejora el rendimiento, sino que marca un antes y un después en cómo deberían desarrollarse las bibliotecas críticas para el sistema operativo del futuro.

Referencias: Administración de Sistemas, SIMD in zlib-rs (part 1): Autovectorization and target features y SIMD in zlib-rs (part 2): compare256