標準ライブラリの拡張方法

CmのNative標準ライブラリは C/C++/Objective-C++ のバッキングコードで実装されています。同じ仕組みを使って独自のモジュールを作成できます。

最終更新: 2026-02-08

アーキテクチャ

┌──────────────┐     extern "C"     ┌──────────────────┐
│  Cm モジュール  │ ───────────────→ │  C/C++/ObjC++    │
│  (.cm)       │                    │  ランタイム (.cpp) │
└──────────────┘                    └──────────────────┘

Cmモジュール は extern "C" で C 関数を宣言し、C++バッキングコード が実装を提供します。LLVM がリンク時に両者を結合します。

方法1: extern “C” — C/C++関数の呼び出し

最も基本的な方法です。

Cm側 (my_module.cm)

module my_module;

// C関数を宣言
extern "C" int my_add(int a, int b);
extern "C" string my_greet(string name);

// Cmラッパー（export）
export int add(int a, int b) {
    return my_add(a, b);
}

export string greet(string name) {
    return my_greet(name);
}

C++側 (my_runtime.cpp)

#include <cstring>
#include <cstdlib>

extern "C" {

int my_add(int a, int b) {
    return a + b;
}

// Cmのstringはchar*として受け渡し
char* my_greet(const char* name) {
    char* result = (char*)malloc(256);
    snprintf(result, 256, "Hello, %s!", name);
    return result;
}

}

ビルド

# C++をオブジェクトファイルにコンパイル
g++ -c my_runtime.cpp -o my_runtime.o

# Cmからリンク
cm compile main.cm my_runtime.o -o main

方法2: use libc — システムコールの直接利用

use libc ブロックで libc 関数を直接呼び出せます。

module my_posix;

use libc {
    int pthread_mutex_init(void* mutex, void* attr);
    int pthread_mutex_lock(void* mutex);
    int pthread_mutex_unlock(void* mutex);
    int open(string path, int flags);
    int read(int fd, void* buf, int count);
    int close(int fd);
}

export int mutex_init(void* mutex) {
    void* null_ptr = 0 as void*;
    return pthread_mutex_init(mutex, null_ptr);
}

方法3: Objective-C++ — Apple API の利用

macOS/iOS のフレームワークにアクセスできます。GPU (Metal) モジュールはこの方法で実装されています。

Objective-C++側 (gpu_runtime.mm)

#import <Metal/Metal.h>
#import <Foundation/Foundation.h>

extern "C" {

long gpu_device_create() {
    id<MTLDevice> device = MTLCreateSystemDefaultDevice();
    return (long)(__bridge_retained void*)device;
}

const char* gpu_device_name(long device) {
    id<MTLDevice> dev = (__bridge id<MTLDevice>)(void*)device;
    return [[dev name] UTF8String];
}

}

Cm側 (std/gpu/mod.cm)

module std.gpu;

extern "C" long gpu_device_create();
extern "C" string gpu_device_name(long device);

export long device_create() {
    return gpu_device_create();
}

export string device_name(long device) {
    return gpu_device_name(device);
}

方法4: インラインアセンブリ

ハードウェアアクセスやパフォーマンスクリティカルな処理に使用します。

// CPUサイクルカウンタ取得 (x86_64)
long rdtsc() {
    long lo = 0;
    long hi = 0;
    __asm__("rdtsc" : "=a"(lo), "=d"(hi));
    return (hi << 32) | lo;
}

// メモリバリア
void memory_barrier() {
    __asm__("mfence" ::: "memory");
}

注意: インラインアセンブリはアーキテクチャ依存です。#ifdef で分岐してください。

#ifdef __ARM64__
    __asm__("dmb sy" ::: "memory");
#endif
#ifdef __X86_64__
    __asm__("mfence" ::: "memory");
#endif

実装パターン: ハンドルベースAPI

Cmのstdモジュールではリソースを long ハンドルで管理します。

Cm:   long handle = create_resource();
C++:  void* ptr = new Resource(); return (long)ptr;

Cm:   use_resource(handle);
C++:  Resource* r = (Resource*)handle; r->do_something();

Cm:   destroy_resource(handle);
C++:  delete (Resource*)handle;

理由: Cmの型システムではC++のクラスを直接表現できないため、不透明ハンドルとして扱います。

既存のstdバッキングファイル

関連: FFI · LLVMバックエンド