Разработка программного обеспечения: понимание LLVM, краеугольного камня современной инфраструктуры компилятора
Разработка программного обеспечения: понимание LLVM, краеугольного камня современной инфраструктуры компилятора

LLVM (виртуальная машина низкого уровня) — это платформа с открытым исходным кодом и набор инструментов для создания компиляторов. Он не только обеспечивает высокооптимизированное промежуточное представление (IR), но также поддерживает широкий спектр методов оптимизации и генерации внутреннего кода. В этой статье подробно представлены основные концепции, архитектура и сценарии применения LLVM.

1. Предыстория и история LLVM

Первоначально LLVM был основан Крисом Латтнером в 2000 году как его докторский исследовательский проект. Его цель — создать гибкую модульную инфраструктуру компилятора, способную поддерживать исследования и разработки компиляторов. После многих лет разработки LLVM стала одной из инфраструктур компилятора, широко применяемой в промышленности и научных кругах.

2. Обзор архитектуры LLVM

Архитектуру LLVM можно разделить на три основные части: интерфейсную часть, промежуточное представление (IR) и внутреннюю часть.

  1. Интерфейс: интерфейс отвечает за преобразование исходного кода в промежуточное представление LLVM. LLVM поддерживает интерфейсы на нескольких языках, таких как Clang (для C/C++), Swift, Rust и т. д.
  2. Промежуточное представление (IR): IR LLVM представляет собой строго типизированный набор команд низкого уровня.,Предназначен для оптимизации и генерации кода. IR — это ядро ​​LLVM,Поддерживаются три формы: текстовые, двоичные и структуры данных в памяти.
  3. задняя часть:задняя часть Преобразовать IR в целевой машинный код. задняя часть LLVM часть поддерживает несколько архитектур, таких как X86, ARM, PowerPC и т. д.
3. Подробное введение в LLVM IR.

LLVM IR (промежуточное представление) — это ядро ​​структуры LLVM, предназначенное для оптимизации во время компиляции. Он имеет следующие характеристики:

  • Форма трехадресного кода: IR использует трехадресную кодовую форму, аналогичную языку ассемблера. Каждая инструкция имеет не более одного операнда и двух операндов.
  • Форма статического однократного присвоения (SSA): каждая переменная в IR назначается только один раз. Такая конструкция упрощает и повышает эффективность процесса.
  • Строгая система типов: IR имеет строгую систему типов, обеспечивающую безопасность типов во время компиляции.
4. Оптимизатор LLVM

Оптимизатор LLVM — один из самых мощных компонентов, способный выполнять различные оптимизации, в том числе:

  • Постоянное распространение: Распространяйте постоянные значения в программе, чтобы уменьшить объем вычислений.
  • Устранение мертвого кода: удалите код, который не влияет на результаты программы, чтобы повысить эффективность работы.
  • Оптимизация шлейфа: включая расширение шлейфа, замену шлейфа и т. д.,Повышение эффективности выполнения цикла.
5. Сценарии применения LLVM

LLVM используется не только для сборки компиляторов, но и широко применяется в других областях:

  1. Инструменты статического анализа: LLVM предоставляет богатый API для поддержки разработки инструментов статического анализа, таких как Clang Static Analyser.
  2. JIT-компилятор: функция JIT (компиляция «точно в срок») LLVM используется для компиляции и оптимизации во время выполнения, как это используется в движках JavaScript в веб-браузерах.
  3. Моделирование и моделирование оборудования: LLVM используется для генерации кода моделирования на языке описания оборудования (HDL) для ускорения процесса проектирования и проверки оборудования.
6. Заключение

Являясь краеугольным камнем современной инфраструктуры компилятора, LLVM обеспечивает гибкую интерфейсную поддержку, мощное промежуточное представление и эффективные возможности внутренней генерации кода. С помощью LLVM разработчики могут легче создавать высокопроизводительные кроссплатформенные компиляторы и цепочки инструментов, способствуя развитию языков программирования и технологий компиляции.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose