「ソフトウェア進化の法則」として既に述べられている通り、成功したプロジェクトでは時間の経過とともに要件が変化し、その結果としてコードベースも変化します。各変更は複雑性を増大させ、その後の変更をさらに困難にします。ただし、「ソフトウェアの劣化」（技術的負債とも呼ばれます）を積極的に管理し削減すれば別です。軽減可能なソフトウェア劣化の側面の一部を以下に示します。
1. アーキテクチャの劣化がプロジェクト計画に影響を与える
まず第一に、コードベースが一定の規模を超えると、明確に定義され維持されたソフトウェアアーキテクチャが開発者にとって最も重要な指針となります。アーキテクチャを維持し、CUDAソースがホストとデバイスの境界、モジュールの責任範囲、データフローパターンに従っていることを検証することが極めて重要です。静的解析は、劣化が保守性やパフォーマンスに影響を与える前に、アーキテクチャの一貫性を保証します。明示的なアーキテクチャが存在しない場合、静的解析は既存コードベースからアーキテクチャを復元し、失われかねない専門知識を外部化する支援が可能です。
2. コード重複がもたらす一貫性のない変更
バグ修正中に既視感を経験したことはありますか？ 過去の悪い記憶のように、予期せぬ動作が不可解に再発したことはありませんか？ おそらく、プロジェクトでは「コードクローン」とも呼ばれる、管理されていないコード重複の影響を受けている可能性があります。コピー＆ペーストによるプログラミング自体は必ずしも悪い手法ではありません（一度動作したコードが「貼り付け」後も機能しない理由はないでしょう）。しかし、コードベース全体にバグが拡散するリスクが潜んでいます。それらを追跡できなくなると、バグの修正に延々と追われることになります。構造的な重複を自動検出することで、重要な修正や改善が確実に必要な箇所に反映されます。
3. コードメトリクスが許容閾値を超過
カーネルや単純なCスタイル関数など、許容可能なサイズをどう定義するにせよ、ご自身のキャリアで目にした最長の関数を思い返してみてください。それが本当に好ましいものであったでしょうか。シンプルなメトリクス（可能な限り簡素なものを！）と、閾値超過時の明確な対応手順を組み合わせましょう。リファクタリングが必要なコードに対して、チームがいつ、どのように行動すべきかを明確に示すことが重要です。
4. コーディングガイドラインの順守保証は困難
安全性、信頼性、保守性は、ルールへの一貫した順守に依存します。NVIDIAが最近公開した公式のCUDA C++安全ガイドラインは、手動では検出が困難なCUDA特有の落とし穴を網羅しています。一方、静的解析は開発者がこれらのガイドラインを体系的に順守し、持続可能で保守性の高いコード基盤の構築を支援します。（ちなみに、Axivionはこれらのガイドラインをチェックする初のツールです）
5. デッドコードの蓄積
「デッドコード」は一見した以上に複雑な課題です。理論上はコードベースから削除してもバージョン管理には残りますが、実際には二度と目にすることはありません。なぜなら視界から消えてしまうからです！しかし未使用のカーネル、放棄された設定パス、陳腐化したユーティリティは保守コストを膨らませます。少なくともデッドコードを把握することで、誤解や保守作業の負担を軽減できます。デッドコード分析はこうした不要な要素を特定し、エンジニアが実行パイプラインにおいて真に重要な部分を明確化するのに役立ちます。
6. 循環依存関係はシステムを混乱させ、破綻させる可能性すらある
モジュールやコンポーネント間の循環依存関係は、テスト、リファクタリング、アーキテクチャの進化を複雑化させます。依存関係分析はこうした循環を特定・可視化し、的を絞った解決を可能にします。関数呼び出し間の循環依存関係は、実行時に微妙な不具合を引き起こす可能性があり、コード変更の障壁となります。繰り返しになりますが、少なくともリスクのある状況にあることを認識していれば、変更による偶発的な不具合の発生を防ぐ助けとなります。
7. 継続的なベースライン設定の欠如
上記のCUDAコードベースに対する静的解析を例に考えてみましょう。解析対象となるシステムは、成功しているものの大規模な既存コードベースです。安定したベースラインがなければ、改善努力は管理不能になります。継続的なベースライン設定と静的解析で特定された課題の増分的な可視化により、改善の重点領域を特定し、進捗を追跡し、CUDAコードベースの段階的なクリーンアップを導く制御されたプロセスが実現します。
お役に立てましたでしょうか？
上記の兆候のいずれかに心当たりがある場合、またはご自身のコードの保守性と持続可能性について疑問をお持ちでしたら、ぜひ弊社までご連絡ください。Axivion for CUDAは、お客様のCUDAコードを検証するために構築されています。
