编译器中间表示优化策略研究.pptx

数智创新变革未来编译器中间表示优化策略研究1.中间表示优化策略概述1.基于类型信息的优化策略1.基于控制流的优化策略1.基于数据流的优化策略1.基于并行的优化策略1.中间表示优化策略评估1.中间表示优化策略组合应用1.中间表示优化策略的未来发展Contents Page目录页 中间表示优化策略概述编译编译器中器中间间表示表示优优化策略研究化策略研究 中间表示优化策略概述中间表示优化策略分类1.程序架构无关优化(APO)：-旨在改善程序的性能和可移植性，而无需考虑目标体系结构的细节APO 包括消除公共子表达式、死码消除、常量传播等技术APO 可以提高程序的运行速度，减少内存使用量，并提高可移植性2.程序架构相关优化(ACO)：-旨在利用特定目标体系结构的特性来提高程序的性能ACO 包括指令调度、寄存器分配、循环展开等技术ACO 可显着提高程序的性能，但会牺牲可移植性3.优化层次与范围：-分别指编译过程中的何时和对哪些代码单元应用优化既包括自顶向下优化策略（如全局数据流分析）、自底向上优化策略（如局部寄存器分配）等也包括针对不同程序单元的优化技术，如针对过程的优化、针对循环的优化等中间表示优化策略概述中间表示优化策略技术1.常数传播(CP)：-将常量表达式计算一次并替换为结果。

CPI可消除重复计算，并减少对内存的访问2.死码消除(DCE)：-识别并删除不会被执行的代码DCE 可以减少代码的大小并提高性能3.公共子表达式消除(CSE)：-识别并消除重复计算的子表达式CSE 可以减少代码的大小并提高性能4.循环展开(LU)：-将循环体复制多次，以便它可以并行执行LU 可提高循环的性能，但会增加代码的大小5.循环融合(LF)：-将相邻的循环合并成一个循环LF 可提高循环的性能，但会增加代码的大小6.循环交换(LS)：-将循环的顺序重新排列，以便它们可以更有效地执行LS 可提高循环的性能，但会增加代码的大小基于类型信息的优化策略编译编译器中器中间间表示表示优优化策略研究化策略研究 基于类型信息的优化策略类型信息引导的公共子表达式消除1.利用类型信息识别公共子表达式：通过分析类型信息，编译器可以识别出表达式中重复出现的公共子表达式2.将公共子表达式存储在寄存器或内存中：将公共子表达式存储在寄存器或内存中，可以减少重复计算的次数，从而提高代码执行效率3.在后续代码中重用公共子表达式：在后续代码中，编译器可以重用存储的公共子表达式，从而进一步提高代码执行效率基于类型信息的常量传播1.利用类型信息识别常量表达式：通过分析类型信息，编译器可以识别出常量表达式。

2.将常量表达式预先计算：将常量表达式预先计算，可以减少运行时的计算时间，从而提高代码执行效率3.将常量值直接存储在目标位置：将常量值直接存储在目标位置，可以减少内存访问次数，从而提高代码执行效率基于类型信息的优化策略1.利用类型信息识别空值检查：通过分析类型信息，编译器可以识别出空值检查2.证明空值检查是多余的：通过数据流分析或其他技术，编译器可以证明空值检查是多余的3.删除多余的空值检查：编译器可以删除多余的空值检查，从而减少代码执行时间，提高代码执行效率基于类型信息的数组边界检查消除1.利用类型信息识别数组边界检查：通过分析类型信息，编译器可以识别出数组边界检查2.证明数组边界检查是多余的：通过数据流分析或其他技术，编译器可以证明数组边界检查是多余的3.删除多余的数组边界检查：编译器可以删除多余的数组边界检查，从而减少代码执行时间，提高代码执行效率基于类型信息的空值检查消除 基于类型信息的优化策略1.利用类型信息识别可内联函数：通过分析类型信息，编译器可以识别出可内联函数2.将可内联函数展开到调用点：编译器可以将可内联函数展开到调用点，从而消除函数调用的开销3.优化展开后的代码：编译器可以对展开后的代码进行优化，以提高代码执行效率。

基于类型信息的循环展开1.利用类型信息识别可展开循环：通过分析类型信息，编译器可以识别出可展开循环2.将可展开循环展开为多个循环：编译器可以将可展开循环展开为多个循环，从而减少循环迭代次数3.优化展开后的代码：编译器可以对展开后的代码进行优化，以提高代码执行效率基于类型信息的函数内联 基于控制流的优化策略编译编译器中器中间间表示表示优优化策略研究化策略研究 基于控制流的优化策略常量传播优化1.常量传播优化（Constant Propagation Optimization，简称 CPO）是一种编译器优化技术，它在编译期间分析程序中的常量表达式，并将常量值传播到程序的其他部分2.CPO 的主要目标是减少程序中计算常量表达式的次数，从而提高程序的执行效率3.CPO 的基本原理是，如果一个常量表达式在程序的不同位置出现多次，那么就可以在程序中只计算一次该表达式，并将计算结果传播到其他位置冗余计算消除优化1.冗余计算消除优化（Redundant Computation Elimination Optimization，简称 RCEO）是一种编译器优化技术，它在编译期间分析程序中的冗余计算，并在程序执行前消除这些冗余计算。

2.RCEO 的主要目标是减少程序中重复计算表达式或语句的次数，从而提高程序的执行效率3.RCEO 的基本原理是，如果一个表达式或语句在程序的不同位置重复出现，那么就可以在程序中只计算一次该表达式或语句，并将计算结果传播到其他位置基于控制流的优化策略循环展开优化1.循环展开优化（Loop Unrolling Optimization，简称 LUO）是一种编译器优化技术，它在编译期间将循环体中的部分或全部指令复制到循环体之外，从而减少循环执行的次数2.LUO 的主要目标是减少程序中循环执行的次数，从而提高程序的执行效率3.LUO 的基本原理是，如果一个循环体中包含一些独立的指令，那么就可以将这些指令复制到循环体之外，从而减少循环执行的次数代码内联优化1.代码内联优化（Inline Code Optimization，简称 ICO）是一种编译器优化技术，它在编译期间将函数调用指令替换为函数体代码，从而消除函数调用开销2.ICO 的主要目标是减少程序中函数调用开销，从而提高程序的执行效率3.ICO 的基本原理是，如果一个函数被频繁调用，那么就可以将该函数体代码复制到函数调用指令处，从而消除函数调用开销。

基于控制流的优化策略尾递归优化1.尾递归优化（Tail Recursion Optimization，简称 TRO）是一种编译器优化技术，它在编译期间将尾递归函数调用转换为循环，从而消除递归函数调用的开销2.TRO 的主要目标是减少程序中递归函数调用开销，从而提高程序的执行效率3.TRO 的基本原理是，如果一个函数的最后一个指令是递归调用该函数自身，那么就可以将该函数调用转换为循环，从而消除递归函数调用的开销分支预测优化1.分支预测优化（Branch Prediction Optimization，简称 BPO）是一种编译器优化技术，它在编译期间分析程序中的分支指令，并根据分支指令的执行概率对分支指令进行预测，从而减少分支指令执行的开销2.BPO 的主要目标是减少程序中分支指令执行的开销，从而提高程序的执行效率3.BPO 的基本原理是，如果一个分支指令的执行概率很高，那么就可以对该分支指令进行预测，从而减少分支指令执行的开销基于数据流的优化策略编译编译器中器中间间表示表示优优化策略研究化策略研究 基于数据流的优化策略主题名称：数据流分析*数据流分析是一种静态分析技术，用于收集程序中变量的潜在值集。

数据流分析的结果可以用于优化编译器，例如常量传播、公共子表达式消除和循环展开数据流分析可以分为向前数据流分析和向后数据流分析主题名称：符号传播*符号传播是一种数据流分析技术，用于收集程序中变量的符号值符号传播的结果可以用于优化编译器，例如常量传播、公共子表达式消除和循环展开符号传播可以分为向前符号传播和向后符号传播主题名称：常量传播 基于数据流的优化策略*常量传播是一种编译器优化技术，用于将常量表达式替换为其计算结果常量传播可以提高程序的运行速度和减少代码的大小常量传播可以分为向前常量传播和向后常量传播主题名称：公共子表达式消除*公共子表达式消除是一种编译器优化技术，用于消除程序中重复的计算公共子表达式消除可以提高程序的运行速度和减少代码的大小公共子表达式消除可以分为向前公共子表达式消除和向后公共子表达式消除主题名称：循环展开 基于数据流的优化策略*循环展开是一种编译器优化技术，用于将循环体中的操作复制到循环体外循环展开可以提高程序的运行速度，但可能会增加代码的大小循环展开可以分为向前循环展开和向后循环展开主题名称：循环强度加权*循环强度加权(Loop strength reduction)是一种循环优化技术,通过计算一个循环的强度来确定是否应该展开循环。

循环强度加权可以有效地减少循环的执行次数，从而提高程序的运行速度基于并行的优化策略编译编译器中器中间间表示表示优优化策略研究化策略研究 基于并行的优化策略1.定义和目标：指令级并行优化是指在编译器中间表示（IR）中对指令序列进行重排和组合，以提高指令的并行执行程度，从而提高程序的性能2.方法和算法：指令级并行优化可以采用多种方法和算法常见的策略包括基本块重排、循环展开、循环融合、指令调度等3.优化方向和挑战：指令级并行优化可以针对不同的目标进行优化，如指令吞吐量、分支预测准确率、寄存器分配效率等优化挑战在于如何平衡不同目标之间的 trade-off，以及如何在保证正确性的前提下进行优化数据级并行优化1.定义和目标：数据级并行优化是指在编译器中间表示（IR）中对数据结构和操作进行重组和优化，以提高数据的并行处理能力，从而提高程序的性能2.方法和算法：数据级并行优化可以采用多种方法和算法常见的策略包括循环矢量化、数组对齐、数据结构重组等3.优化方向和挑战：数据级并行优化可以针对不同的目标进行优化，如内存访问带宽、缓存命中率、数据局部性等优化挑战在于如何识别和提取程序中的并行性，以及如何在保证正确性的前提下进行优化。

指令级并行优化 基于并行的优化策略内存系统优化1.定义和目标：内存系统优化是指在编译器中间表示（IR）中对内存访问操作进行优化，以提高内存系统的性能和效率，从而提高程序的性能2.方法和算法：内存系统优化可以采用多种方法和算法常见的策略包括缓存优化、页面调度、虚拟内存管理等3.优化方向和挑战：内存系统优化可以针对不同的目标进行优化，如内存延迟、内存带宽、缓存命中率等优化挑战在于如何平衡不同目标之间的 trade-off，以及如何在保证正确性的前提下进行优化线程级并行优化1.定义和目标：线程级并行优化是指在编译器中间表示（IR）中对线程的创建、调度和同步进行优化，以提高线程的并行执行程度，从而提高程序的性能2.方法和算法：线程级并行优化可以采用多种方法和算法常见的策略包括线程分配、工作分配、同步优化、死锁避免等3.优化方向和挑战：线程级并行优化可以针对不同的目标进行优化，如线程数量、线程同步开销、负载均衡等优化挑战在于如何识别和提取程序中的并行性，以及如何在保证正确性的前提下进行优化基于并行的优化策略GPU并行优化1.定义和目标：GPU并行优化是指在编译器中间表示（IR）中对代码进行优化，以提高其在GPU上的并行执行效率，从而提高程序的性能。

2.方法和算法：GPU并行优化可以采用多种方法和算法常见的策略包括线程块分配、共享内存管理、局部内存优化、指令调度等3.优化方向和挑战：GPU并行优化可以针对不同的目标进行优化，如线程块数量、共享内存使用率、局部内存访问效率等优化挑战在于如何平衡不同目标之间的 trade-off，以及如何在保证正确性的前提下进行优化分布式内存并行优化1.。