1. LLVM
– не виртуальная машина
Алексей Рагозин

2. В докладе
Генерация машинного кода
 AST Vs. Byte code Vs. Machine code
Архитектура компилятора
LLVM как экосистема

3. Генерация кода
Исходный код
double distance(
double x1, double y1,
double x2, double y2) {
return Math.sqrt((x2-x1)*(x2-x1)+(y2-y1)*(y2-y1));
}

4. Генерация кода
AST (Abstract Syntax Tree)
x2 x1 x2 x1 y2 y1 y2 y1

5. Генерация кода
Интерпретация AST
 Простота реализации
 Гибкость
 Не слишком эффективно

6. Генерация кода
Байт код (byte code)
 Псевдокод, предназначенный
для интерпретации
 Простая система инструкций
 Как правило, стековая машина

7. Генерация кода
Байт код (JVM)
DLOAD 4: x2
DLOAD 0: x1
DSUB
DLOAD 4: x2
DLOAD 0: x1
DSUB
DMUL
DLOAD 6: y2
DLOAD 2: y1
DSUB
DLOAD 6: y2
DLOAD 2: y1
DSUB
DMUL
DADD
INVOKESTATIC Math.sqrt (D)D
DRETURN

8. Генерация кода
Почему стековая машина?
 Компактный набор инструкций
 Простота интерпретации
 Простота генерации кода
 Обход AST в глубину

9. Генерация кода
Реальный CPU Vs. Стековая ВМ
 Ограниченное количество регистров
 Неравноценные регистры
 CISC – сложные инструкции
 “Векторные” инструкции
SIMD – single instruction multiple data

10. Генерация кода
Машинный код (x86)
# {method} 'distance' '(DDDD)D'
# parm0: xmm0:xmm0 = double
# parm1: xmm1:xmm1 = double
# parm2: [sp+0x30] = double
# parm3: [sp+0x38] = double
mov %eax,0xffffd000(%esp)
push %ebp
sub $0x28,%esp ;*dload
movsd 0x38(%esp),%xmm3
movsd 0x30(%esp),%xmm2
subsd %xmm0,%xmm2
movapd %xmm2,%xmm0
mulsd %xmm2,%xmm0
subsd %xmm1,%xmm3
movapd %xmm3,%xmm1
mulsd %xmm3,%xmm1
addsd %xmm1,%xmm0
sqrtsd %xmm0,%xmm0
add $0x28,%esp
pop %ebp
test %eax,0x320100 ;
{poll_return}
ret

11. Генерация кода
Байт код
 Простой набор инструкций
 Может интерпретироваться напрямую
Бит код
 Бинарноепредставлениеграфавыполнения
 Не предназначен для интерпретации

12. Архитектура компилятора
Парсер
Промежуточное
Представление
Runtime
библиотека
Трансформация
высокоуровневых
конструкций в граф
исполнения
Оптимизация на уровне графа
Промежуточное
Представление
Генерация
машинного кода
Исключения
Сборкамусора
Поддержкаотладчика

13. Генерация кода
LLVM IR
define double @distance(
double %x1, double %y1,
double %x2, double %y2) {
%dx = fsub double %x2, %x1
%dy = fsub double %y2, %y1
%sx = fmul double %dx, %dx
%sy = fmul double %dy, %dy
%ss = fadd double %sx, %sy
%dst = call double @llvm.sqrt.f64(%ss)
ret double %dst
}

14. Генерация кода
LLVM IR
for.body:
...
%val0 = load i32* %arrayidx
...
store i32 %val0, i32* %arrayidx1
...
br i1 %exitcond, label %for.end, label %for.body
for.end:

15. Генерация кода
LLVM IR
 Блок – набор инструкций без переходов
 SSA – single statement assignment
 Базовый набор инструкций
 “интринсики” для дополнительных
инструкций
 Аннотация кода мета данными

16. Проблема регистров
 Ограниченное число
 Неравноценность
регистров
 Ограничение
конвенции вызовов
 Дорогое сохранение /
восстановление регистров

17. Генерация кода
Data
Flow
Graph
x2 x1 y2 y1

18. Генерация кода
LLVM – генерация кода
 CFG – Control Flow Graph
 DFG – Data Flow Graph
 Распределение регистров
 Упорядочивание инструкций
+ Эвристические оптимизации

19. Генерация кода
LLVM – фазы кодогенератора
 Instruction selection
 Scheduling and formation
 SSA based optimization
 Register allocation
 Prolog/Epilog code
 Late machine code optimization
 Code emission

20. Генерация кода
LLVM IR – общий язык
для алгоритмов оптимизации
 loop unrolling
 autovectorization
 global variable numbering
 constant folding
 …

21. Архитектура компилятора
Парсер
Промежуточное
Представление
Runtime
библиотека
Трансформация
высокоуровневых
конструкций в граф
исполнения
Оптимизация на уровне графа
Промежуточное
Представление
Генерация
машинного кода
Исключения
Сборкамусора
Поддержкаотладчика

22. Экосистема LLVM
Лицензия в стиле BSD
CLang – C/C++ компилятор
LLVM JIT
 IR интерпретатор / Интеграция с окружением (переменные и п.р.)
VMKit
Различныекоммерческиепроекты
 XCode / MacOS OpenGL / Компиляторы Intel

23. LLVM не …
LLVM не реализует
 Управление памятью / сборку мусора
 “Динамическую” оптимизацию кода
но LLVM поддерживает
 Работу с картами стека (stack maps)
 Маркировку GC корней
 Вставку GC барьеров в IR

24. LLVM и JIT
 Интерпретатор IR
 Линковка JIT кода с родительским
процессом
 Качественная статическая оптимизация
Для трассирующих компиляторов
 Трассы можно записывать в IR

25. LLVM
Compile once, generate code anywhere
 Компилятор производит IR на выходе
 Код распространяется в виде IR
 Генерация машинного кода в процессе
инсталляции / загрузки
 Apple XCode, NativeCL, Android ART

26. Спасибо!
Алексей Рагозин
alexey.ragozin@gmail.com
http://blog.ragozin.info