Makale, C'den Rust'a yeniden tasarlanan ve kısmen taşınan purple-garden runtime'ı için yapılan ilk optimizasyonları ele alıyor. Sanal makinenin derleme süreci, bir ifadeyi (örneğin 2+3*4-1) önce token'lara ayırarak, ardından bu token'ları bir Soyut Sözdizimi Ağacı'na (AST) dönüştürerek ve son olarak bu AST'yi bytecode'a derleyerek ilerliyor. Bu bytecode daha sonra bir Peephole Optimiser'dan geçirilerek son yorumlayıcıya gönderiliyor. Bu optimizasyonlar henüz karşılaştırmalı testlerden geçirilmemiş olsa da, sanal makinenin temel performans iyileştirmeleri için önemli bir başlangıç noktası sunuyor.
Peephole optimizasyonları, adından da anlaşılacağı gibi, daha büyük bir girdinin küçük bir bölümünde gerçekleştirilen optimizasyonlardır. purple-garden gibi bir sanal makine için bu, 3 boyutlu bir pencere kullanarak operatörleri birleştirmek, gereksiz veya işe yaramaz işlemleri yeniden yazmak anlamına gelir. Bu optimizasyonlar yereldir, yani küresel değil, ve derleme hattında IR optimizasyonlarının kaçırdığı durumlar için bir yedek görevi görür. purple-garden uygulamasında, başlangıç maliyetini düşük tutmak ve daha ağır optimizasyonları IR katmanına taşımak amacıyla peephole optimizasyonları tek geçişli (single-pass) olarak tasarlanmıştır. Bu yaklaşım, önceki optimizasyon hattının bir yedeği olarak konumlandırıldığı için özyinelemeli optimizasyon sorunlarını hafifletir ve genel derleme süreci verimliliğine katkıda bulunur.
Bu optimizasyonlar, sanal makinelerin derleme süreçlerinde performans artışı sağlamak ve kaynak kullanımını optimize etmek için kritik bir rol oynar.