IR实现编译器

⑴ LLVM IR简介

对于LLVM这样的编译框架，IR（Intermediate Representation，中间表示）是核心。它连接着编译器前端与后端，体现着LLVM的插件化、模块化设计哲学。LLVM的pass实际上都是基于IR进行的。同时，IR作为编译器组件接口，使得设计新语言只需实现生成LLVM IR的编译器前端即可，从而轻松利用LLVM优化、JIT、目标代码生成等功能。

LLVM IR主要以三种形式表示：

1. 内存中的IR模型，对应于LLVM实现的类结构。

2. 用于读取的汇编形式的IR。

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

汇编形式的IR以简洁形式展示，例如，`add`函数的IR可读性较高，即使不了解具体指令定义，也能大致对应源码与汇编IR。

IR生成方面，LLVM提供了构建接口，前端可调用实现代码生成。生成过程相对复杂，本文简要介绍。以一段示例代码为例，目标是构建IR Mole，包含`add1`和`foo`两个函数。理解过程仿佛是编译器前端，根据语义将代码翻译为LLVM IR。

最终代码输出IR的汇编形式并保存，与之前生成的IR一致，展示了IR生成过程。

⑵ AI编译器技术剖析（二）-传统编译器

AI技术的广泛应用中，智能家居和自动驾驶都依赖于NLP和计算机视觉等AI模型，这些模型部署在云、专用设备和物联网设备中。在将AI模型从研发到实际应用的过程中，编译器的作用日益凸显，特别是在处理非标准算子的模型部署上。AI编译器的兴起预示着未来十年的快速发展。

AI编译器技术建立在传统编译器的基础之上。它首先在IR层面优化模型，然后通过lowering将高级IR转换为传统编译器理解的低级IR，最后依赖传统编译器生成机器码。要理解AI编译器，先要掌握传统编译器的基本原理，包括其预处理、编译和链接流程，以及前端、优化器和后端的分工。

传统编译器的核心是源代码到机器码的转换过程。它通常由预处理器、编译器（分前端、优化器和后端）和链接器组成。编译器负责将高级语言转换为机器代码，而解释器则在运行时进行转换。AOT和JIT编译的区别在于执行时间：AOT在编译前完成，JIT则在运行时动态优化。

主流编译器如GCC，其源代码庞大且复杂，包含语言相关的代码、通用代码和根据机器描述生成的代码。GCC的流程包括词法分析、语法分析、优化，以及目标代码生成。而LLVM提供了一种模块化的编译器框架，支持自定义前端和后端，比如Apple的Clang，它直接支持C++等语言并转化为LLVM IR。

编译器优化是提升性能的关键，包括常量传播、常量折叠、复写传播等。它们通过消除冗余计算和改进代码结构来提高执行效率。例如，通过公共子表达式消除，可以避免不必要的计算；通过函数调用优化，如尾递归优化，减少函数调用的开销。

总的来说，本文概述了传统编译器的基础，以及AI编译器如何在其基础上发展，展示了编译器的架构、优化策略和不同编译器工具的特性，为理解AI编译器技术提供了基础。