編譯器分析

㈠ 編譯器的代碼分析

編譯器分析（compiler analysis）的對象是前端生成並傳遞過來的中間代碼，現代的優化型編譯器（optimizing compiler）常常用好幾種層次的中間代碼來表示程序，高層的中間代碼（high level IR）接近輸入的源程序的格式，與輸入語言相關（language dependent），包含更多的全局性的信息，和源程序的結構；中層的中間代碼（middle level IR）與輸入語言無關，低層的中間代碼(Low level IR)與機器語言類似。 不同的分析，優化發生在最適合的那一層中間代碼上。
常見的編譯分析有函數調用樹（call tree），控制流程圖（Control flow graph），以及在此基礎上的 變數定義－使用，使用－定義鏈（define-use/use-define or u-d/d-u chain），變數別名分析（alias analysis），指針分析（pointer analysis），數據依賴分析（data dependence analysis）等。
程序分析結果是編譯器優化（compiler optimization）和程序變形（compiler transformation）的前提條件。常見的優化和變形有：函數內嵌（inlining），無用代碼刪除（Dead code elimination），標准化循環結構（loop normalization），循環體展開（loop unrolling），循環體合並，分裂（loop fusion，loop fission），數組填充（array padding），等等。 優化和變形的目的是減少代碼的長度，提高內存（memory），緩存（cache）的使用率，減少讀寫磁碟，訪問網路數據的頻率。更高級的優化甚至可以把序列化的代碼（serial code）變成並行運算，多線程的代碼（parallelized，multi-threadedcode）。
機器代碼的生成是優化變型後的中間代碼轉換成機器指令的過程。現代編譯器主要採用生成匯編代碼（assembly code）的策略，而不直接生成二進制的目標代碼（binary object code）。即使在代碼生成階段，高級編譯器仍然要做很多分析，優化，變形的工作。例如如何分配寄存器（register allocatioin），如何選擇合適的機器指令（instruction selection），如何合並幾句代碼成一句等等。

㈡ AI編譯器技術剖析（二）-傳統編譯器

AI技術的廣泛應用中，智能家居和自動駕駛都依賴於NLP和計算機視覺等AI模型，這些模型部署在雲、專用設備和物聯網設備中。在將AI模型從研發到實際應用的過程中，編譯器的作用日益凸顯，特別是在處理非標准運算元的模型部署上。AI編譯器的興起預示著未來十年的快速發展。

AI編譯器技術建立在傳統編譯器的基礎之上。它首先在IR層面優化模型，然後通過lowering將高級IR轉換為傳統編譯器理解的低級IR，最後依賴傳統編譯器生成機器碼。要理解AI編譯器，先要掌握傳統編譯器的基本原理，包括其預處理、編譯和鏈接流程，以及前端、優化器和後端的分工。

傳統編譯器的核心是源代碼到機器碼的轉換過程。它通常由預處理器、編譯器（分前端、優化器和後端）和鏈接器組成。編譯器負責將高級語言轉換為機器代碼，而解釋器則在運行時進行轉換。AOT和JIT編譯的區別在於執行時間：AOT在編譯前完成，JIT則在運行時動態優化。

主流編譯器如GCC，其源代碼龐大且復雜，包含語言相關的代碼、通用代碼和根據機器描述生成的代碼。GCC的流程包括詞法分析、語法分析、優化，以及目標代碼生成。而LLVM提供了一種模塊化的編譯器框架，支持自定義前端和後端，比如Apple的Clang，它直接支持C++等語言並轉化為LLVM IR。

編譯器優化是提升性能的關鍵，包括常量傳播、常量折疊、復寫傳播等。它們通過消除冗餘計算和改進代碼結構來提高執行效率。例如，通過公共子表達式消除，可以避免不必要的計算；通過函數調用優化，如尾遞歸優化，減少函數調用的開銷。

總的來說，本文概述了傳統編譯器的基礎，以及AI編譯器如何在其基礎上發展，展示了編譯器的架構、優化策略和不同編譯器工具的特性，為理解AI編譯器技術提供了基礎。