IR實現編譯器

⑴ LLVM IR簡介

對於LLVM這樣的編譯框架，IR（Intermediate Representation，中間表示）是核心。它連接著編譯器前端與後端，體現著LLVM的插件化、模塊化設計哲學。LLVM的pass實際上都是基於IR進行的。同時，IR作為編譯器組件介面，使得設計新語言只需實現生成LLVM IR的編譯器前端即可，從而輕松利用LLVM優化、JIT、目標代碼生成等功能。

LLVM IR主要以三種形式表示：

1. 內存中的IR模型，對應於LLVM實現的類結構。

2. 用於讀取的匯編形式的IR。

3. 通過命令行工具（如`clang`）生成，如`clang add.cpp -emit-llvm -S -c -o add.ll`。

匯編形式的IR以簡潔形式展示，例如，`add`函數的IR可讀性較高，即使不了解具體指令定義，也能大致對應源碼與匯編IR。

IR生成方面，LLVM提供了構建介面，前端可調用實現代碼生成。生成過程相對復雜，本文簡要介紹。以一段示例代碼為例，目標是構建IR Mole，包含`add1`和`foo`兩個函數。理解過程彷彿是編譯器前端，根據語義將代碼翻譯為LLVM IR。

最終代碼輸出IR的匯編形式並保存，與之前生成的IR一致，展示了IR生成過程。

⑵ 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。