36|节点之海:怎么生成基于图的IR?
宫文学
你好,我是宫文学。
从今天这节课开始,我们就要学习我们这门课的最后一个主题,也就是优化篇。
在前面的起步篇和进阶篇,我们基本上把编译器前端、后端和运行时的主要技术点都过了一遍。虽然到现在,我们语言支持的特性还不够丰富,但基本上都是工作量的问题了。当然,每个技术点我们还可以继续深挖下去,比如我们可以在类型计算中增加泛型计算的内容,可以把上两节课的垃圾收集算法改成更实用的版本,等等。在这个过程中,你还需要不断克服新冒出来的各种技术挑战。不过,基本上,你已经算入了门了,已经把主要的知识脉络都打通了。
而第三部分的内容,是我们整个知识体系中相对独立、相对完整的一部分,也是我们之前屡次提起过,但一直没有真正深化的内容,这就是优化。
优化是现代语言的编译器最重要的工作之一。像 V8 和其他 JavaScript 虚拟机的速度,比早期的 JavaScript 引擎提升了上百倍,让运行在浏览器中的应用可以具备强大的处理能力,这都是优化技术的功劳。
所以,在这第三部分,我会带你涉猎优化技术中的一些基础话题,让你能够理解优化是怎么回事,并能够上手真正做一些优化。
那在这第一节课,我会带你总体了解优化技术的作用、相关算法和所采用的数据结构。接着,我会介绍本课程所采用的一个行业内前沿的数据结构,基于图的 IR,又叫节点之海,从而为后面具体的优化任务奠定一个基础。
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编译器优化技术是提高代码运行性能的重要手段。本文介绍了优化的背景知识,包括目标、分类、算法和数据结构,并重点介绍了基于图的IR——节点之海的应用。文章通过具体示例解释了优化方法,如公共子表达式删除、拷贝传播和死代码删除,以及数据流分析算法的应用。此外,文章还介绍了静态单赋值(SSA)格式的IR,阐述了其优势和使用原因。通过对编译器优化技术的深入讲解,为读者提供了对优化技术的整体了解,使其能够更好地理解和应用这些技术。文章还介绍了JavaScript和Java编译器使用的基于图的IR,强调了优化技术的常用分类、算法、数据结构和优化场景。读者在学习优化技术时需要熟悉这些知识点,以便更好地联系实际应用。整体而言,本文内容丰富,知识点密集,对于想要深入了解编译器优化技术的读者具有很高的参考价值。
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- A君use-def链可以用来生成数据流,定义可以沿着链条往下传播(CP),对于没有被使用的定义就是死代码(DCE)。use-def有一个前提,就是需要IR符合SSA,如果是多赋值,需要把它做成单赋值即多变量,然后用phi来根据控制流来merge输出。2024-02-03归属地:广东
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