LLVM IR 指令集 LLVM IR 是 LLVM 编译器框架中的一种中间语言，它提供了一个抽象层次，使得编译器能够在多个阶段进行优化和代码生成。...LLVM IR 采用了类似三地址码的设计，使得编译器能够高效地进行优化和代码生成。理解三地址码的基本原理和其在 LLVM IR 中的应用，有助于深入掌握编译器技术和优化策略。...静态单赋值形式（SSA） LLVM IR 采用 SSA 形式，每个变量在代码中只被赋值一次。SSA 形式简化了数据流分析和优化，例如死代码消除和寄存器分配。...LLVM IR 的内存模型是基于基本块的，每个基本块都有自己的内存空间，指令只能在其内存空间内执行。 在 LLVM 架构中，几乎所有的实体都是一个 Value。...Module 一个 LLVM IR 文件的基本单位是 Module。它包含了所有模块的元数据，例如文件名、目标平台、数据布局等。 ; ModuleID = '.
，为了方便，Kaleidoscope 只支持 4 种二元操作符，优先级为： '<' < '+' = '-' < '*' 即'在代码中实现为： // 定义优先级 const...在 LLVM IR 中，所有常量是唯一且共享的，所以这里使用的 get 而不是 new/create。...这需要其他的优化技术，llvm 以"passes"的形式提供，llvm 中的 passes 可以选择是否启用，可以设置 passes 的顺序。...User-Defined Operators 在 C++中，用户可以重载操作符而不能增加操作符。在这里，我们将给 Kaleidoscope 增加一个功能，让用户可以增加二元操作符。...注意上面的例子中，即使@G/@H 全局变量定义时用的 i32, 但其类型仍然是 i32*, 表示在全局数据区存放 i32 的空间地址。
为了方便，Kaleidoscope唯一支持的数据类型为float64，所以示例中的所有数值都是float64。...，为了方便，Kaleidoscope只支持4种二元操作符，优先级为： '<' < '+' = '-' < '*' 即'在代码中实现为：...在LLVM IR中，所有常量是唯一且共享的，所以这里使用的get而不是new/create。...这需要其他的优化技术，LLVM以“passes”的形式提供，LLVM中的passes可以选择是否启用，可以设置passes的顺序。...注意上面的例子中，即使@G/@H全局变量定义时用的i32，但其类型仍然是i32*，表示在全局数据区存放i32的空间地址。
同理，LLVM 也是按照这一结构设计进行架构设计：在 LLVM 中不管是前端、优化层、还是后端都有大量的 IR，使得 LLVM 的模块化程度非常高，可以大量的复用一些相同的代码，非常方便的集成到不同的...在计算机科学中，DAG 图常常用于描述任务之间的依赖关系，例如在编译器和数据流分析中。DAG 图具有拓扑排序的特性，可以方便地对图中的节点进行排序，以确保按照依赖关系正确地执行任务。...LLVM IR 表示形式LLVM IR 具有三种表示形式，这三种中间格式是完全等价的：在内存中的编译中间语言（无法通过文件的形式得到的指令类等）在硬盘上存储的二进制中间语言（格式为.bc）人类可读的代码语言...\test.c在 LLVM IR 中，所生成的 .ll 文件的基本语法为：指令以分号 ; 开头表示注释全局表示以 @ 开头，局部变量以 % 开头使用 define 关键字定义函数，在本例中定义了两个函数...该指令的条件分支在形式上接受一个“i1”值和两个“label”值，用于将控制流传输到当前函数中的不同基本块，上面这条指令是条件分支，类似于 c 中的三目条件运算符 < expression ？
注意Clang前端并不是Clang二进制程序, 而是Clang编译器提供的前端库，LLVM IR经过LLVM优化器，根据优化级别生成优化后的LLVM IR存储在内存中, 常见的优化有常量传播，常量折叠，...LLVM将传统的三段式结构中优化阶段单独提取出来，并引入了一个通用的代码中间表示LLVM IR，这样前端研发人员只需要关注Source Code到LLVM IR的过程，专注前端的相关的算法 如新的parser...ThenStmt，False分支语句ElseStmt，因为代码中没有else语句块，所以图中未给出ElseStmt，显然if语句的条件表达式语句CondStmt对应n 分支语句ThenStmt...构造输出IR，继续递归访问AST子节点 调用栈4： 为if语句的条件表达‘n IR，继续访问AST子节点 调用栈3-2：构造二元运算符‘IR 调用栈1: 输出二元运算符‘<=...基于Clang开发 执行下面的命令，使用-emit-llvm选项编译一个cpp文件到LLVM IR，Clang内部使用了哪些类和数据结构呢，执行流程是怎样的，如果我们想在这个编译流程上加上自定义的内容呢
该文件定义了CrateCoverageContext结构体及其相关的实现代码，用于生成LLVM IR中的覆盖率信息和相应的元数据。...它们共同的作用是根据Rust源代码的结构和覆盖率信息，生成LLVM IR中的覆盖率指令和元数据。这些指令和元数据可以由LLVM编译器使用，用于生成一个可以测量代码覆盖率的可执行文件。...它定义了一些方法，用于获取和设置函数参数的ABI信息，如参数的LLVM类型、传递方式等。这个trait提供了与LLVM库的交互，使得可以在LLVM中设置和获取ABI相关的信息。...该结构体包含了一些字段和方法，用于添加文件到归档文件中、设置归档文件的元数据等。 LlvmArchiveBuilderBuilder是一个结构体，用于构建LlvmArchiveBuilder的构建器。...InvariantOpaque：不透明的不变数据结构，用作一些结构体的泛型参数。 Builder：LLVM IR的构建器，用于创建LLVM IR中的指令。
大部分LLVM中的内容——包括函数，代码块，指令——都是继承了一个名为值的基类的C++类。值是可以用于计算的任何类型的数据，比如数或者内存地址。...你可以通过在llvm-pass-skeleton代码库中切换到containers分支来获得代码。...做些更有趣的事 当你在找寻程序中的一些模式，并有选择地修改它们时，LLVM的魔力真正展现了出来。这里是一个简单的例子：把函数里第一个二元操作符（比如+，-）改成乘号。...这里是LLVM流程的代码，也可以在llvm-pass-skeleton代码库的rtlib分支找到它。...如果想让程序员给函数或者变量声明加记号，Clang的__attribute__((annotate("foo")))语法会发射一个元数据和任意字符串，可以在流程中处理它。
, APFloat(val_)); } 在 LLVM IR 中，所有常量都是唯一且共享的，所以使用 get 而不是 new/create。...- 12.2 DWARF 设置 源码级调试需要使用格式化的数据，以便调试器将二进制文件和机器码转换回源代码。...LLVM 中，通常使用 DWARF 格式，一种表示类型、源位置和变量位置的紧凑编码。 与 IRBuilder 类似，DIBuilder 可以为 LLVM IR 文件构建 debug 元数据。...我们在 alloca 中获取到一个变量（给出了变量的位置） // 并在 declare 上为作用域的起始位置设置源位置 g_di_builder->insertDeclare(alloca, des...g_named_values[arg.name()] = alloca; } 在 FunctionST::Codegen中，添加了几行，避免为函数序言生成行信息，以便调试器知道在设置断点时跳过这些指令：
例如，仅仅评估一个将数据库中的列与整数进行比较的表达式就需要几百个周期。...同样，许多分支可以完全删除（例如，通过再次在编译时评估分支，因为输入是常量）。后者对于在元组解构期间删除分支尤为有益。...例如，在表达式评估的情况下，这个设置允许在 ExecInitNode() 中发出查询中的大多数函数，将函数的发出延迟到第一次实际使用函数的时候。...当发生libstdc++ new或LLVM错误时，上述函数设置的处理程序会触发一个致命错误。我们必须使用致命错误而不是错误，因为在外部库中不能可靠地抛出错误，以免破坏其内部状态。...基本上，所有每次执行的内存都需要作为一个偏移量引用到存储在ExprState中的一块内存中，而不是绝对指针引用到内存中。
在 Hadoop 中，元数据管理主要集中在 NameNode 上。NameNode 负责存储文件系统的命名空间信息，包括目录结构、文件属性以及块的位置信息等。...为了确保高效和可靠的元数据管理，可以采取以下措施来优化 NameNode 的元数据存储：1. 配置合适的内存大小NameNode 的性能很大程度上取决于其可用的内存大小。...确保 NameNode 有足够的内存来缓存文件系统元数据是非常重要的。...优化文件系统结构减少小文件数量：小文件会占用大量的元数据空间。可以通过合并小文件或使用 SequenceFile、Parquet 等格式来减少小文件的数量。...这不仅提高了系统的可靠性，还可以通过负载均衡进一步优化元数据管理。8. 监控和调优定期监控 NameNode 的性能指标，如内存使用情况、CPU 使用率、网络带宽等。
表达式计算在之前做过很多相关的分析了，本篇主要关注ExecInterpExpr如何转换为IR。 PG的表达式计算方法在7年前有一次重构，一方面带来了很大的性能提升，一方面为JIT做准备。...在不同子表达式之间共享一些状态。 通过顺序排列操作元数据，减少了间接/难以预测的内存访问；包括避免了几乎所有之前使用的链表 更多的代码已经移动到表达式初始化阶段，避免了在评估时的不断重新检查。...注意原函数是执行，到jit逻辑中，这里的执行变成了→BUILD IR。 bool llvm_compile_expr(ExprState *state) { ......在context中拿到module，用来存放function 在context中创建一个builder，用来构造后面的function内容 mod = llvm_mutable_module(context...IR中的结构体是不会记录成员名称的，所以需要告知llvm成员变量在结构体中的偏移位置FIELDNO_EXPRCONTEXT_SCANTUPLE = 1。 LLVMBuildLoad从内存中加载值。
result = num + 2; } return result;}为了解决上述问题，接下来介绍如何利用Clang在编译的过程中修改对应的IR文件，实现把桩函数插入到指定的函数实现中。...图片LLVM IR 文件的描述LLVM IR （Intermediate Representation）直译过来是“中间表示”，它是连接编译器中前端和后端的桥梁，它使得LLVM可以解析多种源语言，并为多个目标机器生成代码...更多的介绍看这个视频LLVM IR Tutorial准备工作下载LLVM苹果fork 分支 https://github.com/apple/llvm-project 选择一个新apple/main那个分支即可...执行结果验证生成IR文件调试效果打开llvm的工程，选择clang的target,设置Clang的运行参数 图片把上述的的路径替换成自己的路径// 指定使用new pass manager，llvm里面有两套写自定...在Xcode中应用第一步，指定使用自定义的Clang改Build Setting，在User Define新增设置成自定义Clang的地址，注意路径需要指向llvm工程里的目录，如果想要单独拷贝clang
在本章中，我们将最终降低到LLVM进行代码生成。 降低到LLVM 对于这一下降，我们将再次使用方言转换框架来执行繁琐的工作。但是，这次我们将执行到LLVM方言的完全转换。...在本例中，我们生成的是结构化循环嵌套，而不是LLVM方言中的分支形式。只要我们有一个从循环操作到LLVM的降级，降级仍然会成功。...我们可以用LLVM方言生成代码，所以现在我们只需要导出到LLVM IR并设置一个JIT来运行它。 发射LLVM IR 既然我们的模块只包含LLVM方言的操作，我们就可以导出到LLVM IR。...设置JIT的完整代码清单可以在ch6/toyc.cpp中的runJit()函数中找到： int runJit(mlir::ModuleOp module) { // Initialize LLVM...本节使用的示例代码可以在test/Examples/Toy/ch6/llvm-lowering.mlir中找到。 到目前为止，我们已经使用了原始数据类型。
在Rust中，属性是以#[attribute_name]的形式出现的元数据，可以用于给代码添加特定的语义信息或指令。...该文件中的函数和类型定义了用于生成和管理调试信息的辅助函数和结构体。它们有助于将代码中的元数据映射到生成的LLVM IR（中间表示）中，以便在调试时能够将IR与源代码对应起来。...通过生成正确的元数据，开发人员可以在调试器中查看变量的值、函数的调用堆栈和源代码的位置等信息，便于分析和解决问题。...它通过维护一个哈希表，将每个Rust类型与对应的LLVM调试元数据进行关联。这对于调试过程中的类型信息提供了便利，以便开发人员可以在调试器中准确地查看Rust程序的变量和类型。...TypeMap结构体中的DINodeCreationResult表示一个LLVM调试元数据节点的创建结果，包含一个LLVM调试元数据节点和一个bool值，表示是否已经创建了该节点
Clang 的目标是取代 GCC 在系统中的 C 和 Objective-C 编译器，它能够更轻松地集成到现代开发环境（IDE）中，并且支持线程的更好处理。...GCC 在 Objective-C 方面的发展已经停滞，苹果已经将其支持转移到其他维护分支上。...在 LLVM 中，IR 扮演着至关重要的角色。它是一种类似汇编语言的底层语言，但具有强类型和精简指令集的特点（RISC），并对目标指令集进行了抽象。...例如，在 IR 中，目标指令集的函数调用惯例会被抽象为 call 和 ret 指令，并使用明确的参数。...LLVM 支持三种不同的 IR 表达形式：人类可读的汇编形式、在 C++ 中的对象形式以及序列化后的 bitcode 形式。
在测试代码中调用覆盖率分发函数，会生成对应的 .gcda 文件。 解析阶段：将二进制覆盖率文件可视化。 编译阶段 在上文可以看出，编译阶段最核心的操作是对 IR 文件进行插桩。 什么是 IR 文件？...LLVM 和传统编译器最大的不同点在于，前端输入的任何语言，在经过编译器前端处理后，生成的中间码都是 IR 格式的。接下来看下 LLVM 架构下的巨大优势，iOS&MacOS 平台的编译器。...image.png 聊过了 IR 文件在整个语言处理过程中的位置，下面我们看下 IR 文件生成逻辑以及插桩相关的逻辑。这不得不提到 Clang。...所以是首指令t6 = 88*t5a[t6] = 1.0i = i+1if i设置成单位矩阵中的中间代码for...最后附上覆盖率的一个报告片段 技术扩展 了解上述基础知识后，我们更加容易理解 LLVM 中的架构及各个模块的功能。我们可以在插桩过程中，修改原有的插桩逻辑。我们可以编写 XCode 编译器插件。
LLVM 是以 BSD 授权来发展的开源软件。在进入到苹果视线后，苹果公司并邀请 Chris Lattner 及其团队加入苹果，并为 LLVM 提供赞助支持。...iOS 在 Xcode 5 版本前使用的是 GCC ，在 Xcode 5 中将 GCC 彻底抛弃，替换为了 LLVM ，这期间也是慢慢过渡过来的，由开始使用 GCC 编译->GCC 与 LLVM 共存-...AST 所占用的内存是 GCC 的五分之一左右 模块化设计：Clang 采用基于库的模块化设计，易于 IDE 集成及其他用途的重用 诊断信息可读性强：在编译过程中，Clang 创建并保留了大量详细的元数据...IR 中间代码的生成了，CodeGen 会负责将语法树自顶向下遍历逐步翻译成 LLVM IR。...；在 Xcode 的编译设置里也可以设置优化级别-01，-03，-0s；优化级参数位于参数位于Build Settings -> Apple Clang - Code Generation ->Optimization
Kaleidoscope：LLVM IR的代码生成 第三章绪论 欢迎阅读“使用LLVM实现语言”教程的第3章。本章介绍如何将第2章中构建的抽象语法树转换为LLVM IR。...代码生成设置 为了生成LLVM IR，我们需要一些简单的设置。...在许多方面，它是LLVM IR用来包含代码的顶层结构。它将拥有我们生成的所有IR的内存，这就是codegen()方法返回raw Value*而不是unique_ptr\的原因。...请注意，在LLVM IR中，所有常量都是唯一的，并且都是共享的。为此，API使用了“foo::get(.)”习惯用法，而不是“new foo(..)”或“foo::create(..)”。...这里的基本思想是，我们递归地发出表达式左侧的代码，然后是右侧的代码，然后计算二元表达式的结果。在这段代码中，我们简单地替换操作码以创建正确的LLVM指令。
在代码生成过程中，LLVM 后端会根据目标硬件平台的特性和要求，将 LLVM IR 转换为适合该平台的机器码或汇编语言。...LLVM 后端 Pass整个后端流水线涉及到四种不同层次的指令表示，包括：内存中的 LLVM IR：LLVM 中间表现形式，提供了高级抽象的表示，用于描述程序的指令和数据流。...在 LLVM IR 中，寄存器分配的过程较为特殊，因为 LLVM IR 寄存器集是无限的，直到实施寄存器分配为止。...代码输出阶段优化延迟槽填充（Delay Slot Filling） 在某些处理器架构（如 MIPS）中，分支指令后的指令会有一个延迟槽。...PGO 通过收集程序运行时的性能数据（如热点函数和分支预测信息），指导编译器在代码生成阶段进行优化，使生成的代码在实际运行时更高效。
首先我们要做的是，得到一个已经训练好的模型，这里我选择这个github仓库中的mobilenet-v2，model代码和在ImageNet上训练好的权重都已经提供。...] # 在ImageNet上训练数据集的mean和std std = [58.395, 57.12, 57.375] def transform_image(image...接下来我们设置目标端口llvm，也就是部署到CPU端，而这里我们使用的是TVM中的Relay IR，这个IR简单来说就是可以读取我们的模型并按照模型的顺序搭建出一个可以执行的计算图出来，当然，我们可以对这个计算图进行一系列优化...sym和params是我们接下来要使用的核心的东西，其中params就是导出模型中的权重信息，在python中用dic表示： 而sym就是表示计算图结构的功能函数，这个函数中包含了计算图的流动过程，以及一些计算中需要的各种参数信息...可能涉及到的知识点有： 简单编译器原理 C++特殊语法以及模板元编程 神经网络模型优化过程 代码部署 等等，随时可能会进行变化。
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