ir

即时编译器的中间表达形式(IR)

可紊 提交于 2019-12-20 19:45:35
原文链接: https://www.520mwx.com/view/36709 一、中间表达形式(IR) 在编译原理课程中,我们通常将编译器分为前端和后端。其中,前端会对所输入的程序进行词法分析、语法分析、语义分析,然后生成中间表达形式,也就是 IR(Intermediate Representation )。后端会对 IR 进行优化,然后生成目标代码。 如果不考虑解释执行的话,从 Java 源代码到最终的机器码实际上经过了两轮编译:Java 编译器将 Java 源代码编译成 Java 字节码,而即时编译器则将 Java 字节码编译成机器码。 对于即时编译器来说,所输入的 Java 字节码剥离了很多高级的 Java 语法,而且其采用的基于栈的计算模型非常容易建模。因此,即时编译器并不需要重新进行词法分析、语法分析以及语义分析,而是直接将 Java 字节码作为一种 IR。 不过,Java 字节码本身并不适合直接作为可供优化的 IR。这是因为现代编译器一般采用静态单赋值(Static Single Assignment,SSA)IR。这种 IR 的特点是每个变量只能被赋值一次,而且只有当变量被赋值之后才能使用。 y = 1; y = 2; x = y; 举个例子( 来源 ),上面这段代码所对应的 SSA 形式伪代码是下面这段: y1 = 1; y2 = 2; x1 = y2;

Rocket - debug - Example: DMI

折月煮酒 提交于 2019-12-10 13:09:13
https://mp.weixin.qq.com/s/7suuJ7m2BKCpsHk1K2FzJQ 介绍riscv-debug的使用实例:如何使用DMI。 1. dm Debug Module实现了调试模块。 2. dmi Debug Module Interface是对Debug Module的访问接口。 3. DTM dmi包含在DTM中。DTM是硬件接口相关的,可以是JTAG DTM,也可以是USB DTM。 4. JTAG DTM Registers 1) 支持的寄存器列表 a. 这里的address实际上是要存入IR中的指令编码; b. 而这些寄存器则是数据寄存器(Data Register); c. 使用存入IR中的指令编码来选择相应的数据寄存器(Data Register): 2) dmi Register 实现调试模块(Debug Module)访问的核心寄存器,用以实现对调试模块中各个寄存器的读写: 至于dmi寄存器自身,则通过JTAG接口进行访问: a. 在IR中填入0x11,选择dmi数据寄存器; b. In Update-DR, the DTM starts the operation specified in op unless the current status reported in op is sticky. c. In Capture-DR,

算法竞赛训练实录

独自空忆成欢 提交于 2019-12-06 11:09:33
目录 Codeforces Round 603 ABCD E Codeforces Round 603 ABCD 都是很水的题。 cout << 000输出0,而cout<<"000"才输出000,因为这个WA6次要被笑(打)死。 E 判定括号序列合法性:每一个前缀和不小于0,同时最后一个前缀和等于0.线段树更新即可.新技能Get. #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn=1e6+5; int minz[maxn*4],tg[maxn*4],maxz[maxn*4],tg2[maxn*4]; char s[maxn]; inline int ls(int x){ return x<<1; } inline int rs(int x){ return x<<1|1; } void pushdown(int rt){ if(tg[rt]==0) return; minz[ls(rt)]+=tg[rt]; tg[ls(rt)]+=tg[rt]; minz[rs(rt)]+=tg[rt]; tg[rs(rt)]+=tg[rt]; tg[rt]=0; } void pushdown2(int rt){ if(tg2[rt]==0) return; maxz[ls(rt)]+=tg2[rt]; tg2[ls(rt

自制CPU的黑暗历程一

霸气de小男生 提交于 2019-12-05 20:50:46
数据通路 为了理解微程序控制器的设计思想,我们假设一个极简的数据通路(如下图1所示),由并联在单条8位总线BUS上的三个部件组成:指令寄存器IR(寄存器74LS273构成)、程序计数器PC(计数器74LS163构成)、程序存储器PROGRAM(ROM存储器2764构成)。 图1. 数据通路图 在数据通路上所能执行的某一种操作可以看作是一条对应的“指令”,则该数据通路能执行的所有操作可以用一个极简的指令集(只包含四条指令)来描述,如下表1所示: 表1. 微程序控制器指令集列表 按照上述指令表1的指令格式,用户可以编写一段机器语言程序存放在程序存储器PROGRAM中,如下表2所示。其中每一个存储器单元存放一个字节的数据,对应唯一的8位二进制地址(由地址寄存器AR锁存)。若用户需要访问程序存储器的某个单元,须由程序计数器PC提供该单元的地址,才能从程序存储器取出该单元中的数据。因为程序是顺序访问的,所以程序计数器PC是由两个计数器74LSl63级联构成的一个8位递增计数器PC。当前指令从程序存储器PROGRAM取出,并锁存到指令寄存器IR后,PC自动执行PC+1操作,指向相邻下一条指令。 表2. 程序存储器PROGRAM中的机器语言程序 微程序设计原理 仔细分析上述图1和表1可知,数据通路的各条指令状态图如下图2所示:所有指令的取指操作都是相同的,即是上图1中紫色箭头所示的指令流(ROM

altium designer 20.0.8

随声附和 提交于 2019-12-05 16:56:43
altium designer 20.0.8 download : http://dl3.downloadly.ir/Files/Software/Altium_Designer_20.0.8_Beta.part1_Downloadly.ir.rar http://dl3.downloadly.ir/Files/Software/Altium_Designer_20.0.8_Beta.part2_Downloadly.ir.rar http://dl3.downloadly.ir/Files/Software/Altium_Designer_20.0.8_Beta.part1_Downloadly.ir.rar ******************************* altium designer 20.0.8 下载 baidu: 链接: https://pan.baidu.com/s/1I3cHQ9JEYicMO6--T-WoXg 提取码:yrl7 来源: https://www.cnblogs.com/ctmd/p/11934748.html

LLVM编译原理和使用

你说的曾经没有我的故事 提交于 2019-12-05 06:16:34
LLVM 简介: LLVM是构架编译器(compiler)的框架系统,以C++编写而成,用于优化以任意程序语言编写的程序的编译时间(compile-time)、链接时间(link-time)、运行时间(run-time)以及空闲时间(idle-time),对开发者保持开放,并兼容已有脚本。 LLVM最早的时候是Illinois的一个研究项目,主要负责人是Chris Lattner,他现在就职于Apple. Apple 目前也是llvm项目的主要赞助者之一。 在理解LLVM时,我们可以认为它包括了一个狭义的LLVM和一个广义的LLVM。广义的LLVM其实就是指整个LLVM编译器架构,包括了前端、后端、优化器、众多的库函数以及很多的模块;而狭义的LLVM其实就是聚焦于编译器后端功能(代码生成、代码优化、JIT等)的一系列模块和库。 LLVM 优势: 传统编译器分三个阶段: 前端(Frontend)-- 优化器(Optimizer)-- 后端(Backend) 前端负责分析源代码,可以检查语法级错误,并构建针对语言的抽象语法树(AST);抽象语法树可以进一步转换为优化,最终转为新的表示方式,然后再交给让优化器和后端处理; 最终由后端生成可执行的机器码。 llvm 也分三个阶段,但是设计上略微的有些区别, LLVM不同的就是对于不同的语言它都提供了同一种中间表示:

iOS混淆--OLLVM在iOS中的实践(Xcode9.2)

↘锁芯ラ 提交于 2019-12-05 06:15:16
OLLVM简介 OLLVM(Obfuscator-LLVM) 是瑞士西北应用科技大学安全实验室于2010年6月份发起的一个项目,该项目旨在提供一套开源的针对LLVM的代码混淆工具,以增加对逆向工程的难度。后期转向商业项目 strong.protect 。目前,OLLVM已经支持LLVM-4.0版本。 LLVM是一个优秀的编译器框架,它也采用经典的三段式设计。前端可以使用不同的编译工具对代码文件做词法分析以形成抽象语法树AST,然后将分析好的代码转换成LLVM的中间表示IR(intermediate representation);中间部分的优化器只对中间表示IR操作,通过一系列的Pass对IR做优化;后端负责将优化好的IR解释成对应平台的机器码。LLVM的优点在于,中间表示IR代码编写良好,而且不同的前端语言最终都转换成同一种的IR。 LLVM IR 是LLVM的中间表示,优化器就是对IR进行操作的,具体的优化操作由一些列的Pass来完成,当前端生成初级IR后,Pass会依次对IR进行处理,最终生成后端可用的IR。下图可以说明这个过程: OLLVM的混淆操作就是在中间表示IR层,通过编写Pass来混淆IR,然后后端依据IR来生成的目标代码也就被混淆了。得益于LLVM的设计,OLLVM适用LLVM支持的所有语言(C,C++,Objective-C,Ada,Fortran)和目标平台

How to make clang compile to llvm IR

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-03 09:02:45
可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效,请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I want clang to compile my C/C++ code to LLVM bytecode rather than binary executable. How can I achieve that? And if I get the LLVM bytecode, how can I take it to further compile it to binary executable. Basically I want to add some of my own code to the LLVM bytecode before compiling to binary executable. 回答1: Given some C/C++ file foo.c : > clang -S -emit-llvm foo.c Produces foo.ll which is an LLVM IR file. The -emit-llvm option can also be passed to the compiler front-end directly, and not the driver by means of -cc1 : > clang -cc1 foo.c

OpenCL LLVM IR generation from Clang

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-03 08:28:06
可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效,请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I am using the following command line for clang: clang -Dcl_clang_storage_class_specifiers -isystem $LIBCLC/generic/include -include clc/clc.h -target nvptx--nvidiacl -x cl some_kernel.cl -emit-llvm -S -o some_kernel.ll the result is: ; ModuleID = 'kernel.cl' target datalayout = "e-p:32:32:32-i1:8:8-i8:8:8-i16:16:16-i32:32:32-i64:64:64-f32:32:32-f64:64:64-v16:16:16-v32:32:32-v64:64:64-v128:128:128-n16:32:64" target triple = "nvptx--nvidiacl" ; Function Attrs: noinline nounwind define void @vector_add(float addrspace(1)* nocapture %vec1,

sklearn之决策树和随机森林对iris的处理比较

為{幸葍}努か 提交于 2019-12-03 04:17:41
# Iris鸢尾花数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理。 # 是一类多重变量分析的数据集。分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。 # 可通过4个属性预测鸢尾花属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。 sklearn决策树 from sklearn import datasets,tree import numpy as np #载入数据集 iris=datasets.load_iris() iris_data=iris['data'] iris_label=iris['target'] X=np.array(iris_data) Y=np.array(iris_label) #训练 clf=tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=5) clf.fit(X,Y) #预测 print clf.predict([[4.1, 2.2, 2.3, 5.4]]) sklearn随机森林 from sklearn import datasets, ensemble import numpy as np iris=datasets.load_iris() iris_data=iris['data'] iris_label=iris['target'] X=np.array(iris