23 | Julia编译器（二）：如何利用LLVM的优化和后端功能？
宫文学
该思维导图由 AI 生成，仅供参考
你好，我是宫文学。
上一讲，我给你概要地介绍了一下 Julia 这门语言，带你一起解析了它的编译器的编译过程。另外我也讲到，Julia 创造性地使用了 LLVM，再加上它高效的分派机制，这就让一门脚本语言的运行速度，可以跟 C、Java 这种语言媲美。更重要的是，你用 Julia 本身，就可以编写需要高性能的数学函数包，而不用像 Python 那样，需要用另外的语言来编写（如 C 语言）高性能的代码。
那么今天这一讲，我就带你来了解一下 Julia 运用 LLVM 的一些细节。包括以下几个核心要点：
如何生成 LLVM IR？
如何基于 LLVM IR 做优化？
如何利用内建（Intrinsics）函数实现性能优化和语义个性化？
这样，在深入解读了这些问题和知识点以后，你对如何正确地利用 LLVM，就能建立一个直观的认识了，从而为自己使用 LLVM 打下很好的基础。
好，首先，我们来了解一下 Julia 做即时编译的过程。
即时编译的过程
我们用 LLDB 来跟踪一下生成 IR 的过程。
首先，在 Julia 的 REPL 中，输入一个简单的 add 函数的定义：
接着，在 LLDB 或 GDB 中设置一个断点“br emit_funciton”，这个断点是在 codegen.cpp 中。
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Julia编译器（二）：利用LLVM的优化和后端功能 本文深入探讨了Julia语言如何充分利用LLVM进行即时编译，并详细介绍了Julia在利用LLVM的过程中的细节。文章首先介绍了Julia的即时编译过程，解释了Julia中最重要的几个源代码文件。接着，讨论了Julia的IR采用SSA形式的优势，并指出了IR在类型推断和优化方面的作用。文章还详细解释了Julia是如何生成LLVM IR的过程，以及LLVM IR的特点和内建函数的使用。此外，还介绍了Julia如何运行LLVM的Pass，并针对自身语言特点编写个性化的Pass。最后，文章提到了Julia是如何生成机器码以及在垃圾收集功能方面的应用，以及在使用LLVM时需要注意的问题。 文章还总结了LLVM的功能，包括程序的优化功能、目标代码生成功能、对垃圾收集的支持、对Debug的支持、对JIT的支持等。同时，强调了LLVM为程序优化和生成目标代码提供了可靠的支持，对于想要深入了解Julia编译器的读者具有很高的参考价值。 总的来说，本文深入浅出地介绍了Julia语言如何利用LLVM进行优化和后端功能，对于想要深入了解Julia编译器的读者具有很高的参考价值。
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鱼_XueTr
jinpeng.d@Mac$ lldb (lldb) attach --name julia error: attach failed: could not find a process named julia (lldb) ^D2020-07-262
ifelse😂2022-01-17
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