Почитал топик об новых супероптимизациях в Огнелисе и долго думал.
Для меня не очень понятно, почему вокруг такого рода работы устроен праздник с феерверком и снегурочкой. Давайте подробнее рассмотрим что же было сделано.

LLVM (Low Level Virtual Machine) — это универсальная система анализа, трансформации и оптимизации программ или, как её называют разработчики, «compiler infrastucture».

LLVM — не просто очередной академический проект. Его история началась в 2000 году в Университете Иллинойса, а теперь LLVM используют такие гиганты индустрии как Apple и Adobe. В частности, на LLVM основана подсистема OpenGL в MacOS X 10.5, а iPhone SDK использует GCC с бэкэндом на LLVM. Apple является одним из основных спонсоров проекта, а вдохновитель LLVM — Крис Латтнер — теперь работает в Apple.

В основе LLVM лежит промежуточное представление кода (intermediate representation, IR), над которым можно производить трансформации во время компиляции, компоновки (linking) и выполнения. Из этого представления генерируется оптимизированный машинный код для целого ряда платформ, как статически, так и динамически (JIT-компиляция). LLVM поддерживает генерацию кода для x86, x86-64, ARM, PowerPC, SPARC, MIPS, IA-64, Alpha.

LLVM написана на C++ и портирована на большинство *nix-систем и Windows. Система имеет модульную структуру и может расширяться дополнительными алгоритмами трансформации (compiler passes) и кодогенераторами для новых аппаратных платформ. Пользовательский фронтенд, как правило, линкуется с LLVM и использует C++ API для генерации кода и его преобразований. Однако LLVM включает в себя и standalone утилиты.

Для тех, кто не без оснований считает C++ не лучшим языком для написания компиляторов, с недавних пор в LLVM включена обертка API для OCaml.

Чтобы понять, что можно сделать с помощью LLVM, и на каком уровне придётся работать, давайте разберёмся,

Итак, решил я писать компилятор/интерпретатор функционального языка. По началу сделал в виде вычисляющего дерева Черча, где каждая команда-нейрон представляла из себя отдельный объект, к которому прицеплены параметры. При вызове функции get() выполнялось обращение к необходимым входным данным. Я даже соорудил некое подобие strchr, и оно даже работало.

Пролог

В продолжение опубликованной на выходных статьи.

Компиляторы — пожалуй одна из самых интересных тем системного программирования.
Эта статья не расскажет как написать идеальный, или, хотя бы, работающий компилятор, но она поможет прояснить пару аспектов его работы, при помощи метода топологической сортировки сети.

Дрова пилятся, пилы совершенствуются, доски всё длинные и длинные,
а вот скорость наших программ не сопоставляется с размером этих досок…
Как-то задумал я раз в свои 18 писать компилятор большой-широкий, идей для него выписал целый блокнот.
Так и умер он за вечной оптимизацией собственного кода… =)

Я решил представить общественности несколько своих идей
и если что-то их заинтересовало прошу связаться со мной для определения подальшей деятельности.
Проще говоря — я искаю друзей, для разработки само-оптимизирующегося компилятора основаного на датамайнинге и генетических алгоритмах + много весёлых вкусностей стандартной библиотеки.

Вот так вот начинается моё небольшое предисловие первого поста на хабре.
Данная отписка не требует полного раскрытия темы, а просто объясняет мои позиции
по-поводу существующих систем компиляции и обработки кода которые я использую в своих разработках.

Ну начнём…

Многие программисты считают компилятор Intel лучшим оптимизирующим компилятором из имеющихся на рынке, и предпочитают использовать именно его для наиболее требовательных к производительности программ. Кроме того, Intel поставляет много сильно оптимизированных библиотек для различных технических и научных целей. Во многих случаях достойных альтернатив библиотекам Intel не существует.

К сожалению, программы, скомпилированные с помощью компилятора или библиотек Intel, работают значительно хуже на процессорах AMD и VIA.

Начиная изучать язык C# и .NEt Framework я ни как не мог понять, как же работает CLR. Я либо находил огромные статьи, которые не осилить за 1 вечер либо слишком краткое, скорее даже запутывающее описание процесса (как в книге Г. Шилдта).
Некоторое время назад я решил, что было бы неплохо собирать знания, полученные из книг, «фичи» и часто используемые приемы в одном месте. А то новая информация быстро оседает в голове, но также быстро забывается и спустя несколько недель приходится вновь рыться в сотнях и тысячах строк текста, чтобы найти ответ на вопрос. Читая очередную книгу по программированию, я делал краткие пометки самого важного, что мне показалось. Иногда описывал некоторый процесс понятным мне языком с придуманным примером и т.д. Я не претендую на абсолютную правильность излагаемого материала. Это всего лишь мое понимание процесса, с моими примерами и информацией, которую я посчитал ключевой для понимания Проработав некоторый материал, я решил сохранить это для всех тех, кому это может быть полезно. А кто уже знаком — тот просто освежит это в памяти.

В очередной раз убедился, что программисты пишут программы совершенно безалаберно. И работают они не благодаря их заслугам, а благодаря удачному стечению обстоятельств и заботе разработчиков компиляторов в Microsoft или Intel. Да, да, именно они заботятся и в нужный момент подставляют костылики нашим кривобоким программкам.

Приветствую хабраюзеров, в этой статье пойдет речь о внутреннем устройстве компилятора LLVM. О том, что LLVM вообще такое, можно прочитать здесь или на llvm.org. Как известно, LLVM (условно) состоит из трех частей — байткода, стратегии компиляции и окружения aka LLVM infrastructure. Я рассмотрю последнее.

Содержание:

• Сборка LLVM
• Привязка к Eclipse
• Архитектура окружения
• LLVM API
• Оптимизация Hello, World!

Вообще говоря, речь пойдет о разработке компиляторов не Just for fun, а для каких-либо проектов. Это могут быть проекты для внутреннего использования, или может быть это будут проекты, которые направлены на продажу. А может быть, на самововлечение сообщества для последующего доения этого сообщества. Я не буду разбирать причины, по которым может показаться, что создание нового языка программирования выведет компанию на новый уровень, однако причины находятся, языки пишутся, создавая, на мой взгляд, огромные проблемы, как самой компании, так и сотрудникам этой компании.

Ссылка на первую часть серии: оконные системы
Ссылка на вторую часть серии: построение графиков

После многочисленных споров на тему «Какой компилятор лучше генерирует код», появилась идея провести самому испытания. Основной целью испытания была проверка скорости работы программы с оптимизацией по скорости. Результат тестирования: среднее арифметическое время выполнения тестовой функции в миллисекундах (1/1000 сек). т.е. чем меньше тем лучше.

В тестировании участвовали:

• Intel C++ Compiler Pro 11.1.054;
• GCC 4.5.0 (MinGW);
• MS C/C++ Compiler 15.00.21022.08 (VS 2008);
• CodeGear C++ Builder 11.0 (C++Builder 2007);
• Tiny C Compiler 0.9.25.

Введение

Добрый день.
Не нашел простого и внятного описания данного алгоритма на русском языке. Решил восполнить сей пробел. Прежде всего что это такое? LR(0)-анализатор в первую очередь это синтаксический анализатор. Цель синтаксического анализатора обработать входной поток лексем(базовые элементы языка, которые производит лексический анализатор на основе входного потока символов, примеры лексем — число, запятая, символ) и сопоставить его с описанием языка заданного в определенном формате. Сопоставление заключается в построении определенной структуры данных, чаще всего — дерева. Дальше эта структура пойдет на следующий этап — семантический анализ, где уже компилятор пытается понять смысл, заключенный в дереве.

Существует 2 класса синтаксических анализаторов — восходящие анализаторы и нисходящие. Первые строят дерево начиная с листьев, которые являются входными лексемами, вторые соответственно наоборот начинают с корня дерева. Собственно LR и значит то, что анализатор будет читать поток слева направо (L — 'Left') и строить дерево снизу вверх (пусть не смущает буква R, которая значит Right, объяснения даны чуть ниже). Индекс 0 обозначает то что мы не предпросматриваем следующие лексемы, а работаем только с текущей. Какие же плюсы даёт нам выбор этого типа анализаторов?

• Он быстр.
• Покрывает множество языков. То есть если вы придумали язык и описали его, то с большой долей вероятности LR-анализатор его сможет обработать.
• Синтаксические ошибки обнаруживаются так быстро как это возможно. Сразу же как встречается символ, который не соответствует предыдущему входному потоку, мы можем вывести ошибку об этом.

Есть и недостатки:

• Относительная сложность построения.
• Можно вогнать анализатор в ступор неоднозначностью описания языка.

Вопрос на пять: что напечатает эта простая программа:

    #include <stdio.h>

    typedef int a;
    a b = 5;

    int main()
    {
       a(b);
       printf("%d\n", b);
       return 0;
    }

Уже натерпевшиеся от своего любимого языка, но ещё не прошерстившие всех бизонов gcc, почувствуют подвох — и правильно. Подсказка номер ноль: это скушает С++, но и простой С не подавится.

Введение

Работая тут над одним проектом, потребовалось мне, что бы функциональность проекта расширялась на лету и сторонними разработчиками, причём возможностей к расширению было как можно больше, с возможностью правки кода на лету. Соответственно плагины для этого не очень годились из-за необходимости их постоянной перекомпиляции после любой правки. Выход: скрипты. До этого со скриптами я работал достаточно давно и это была Lua на C++. Вариант хороший, если бы не несколько минусов:

• Отсутствие нормальной реализации или прослойки под .NET/Mono — во всех что я видел были какие-то недоработки (может и плохо искал — как минимум пропустил Lua в TaoFramework)
• По всей видимости, нужно было писать кучу биндингов что бы среда исполнения .NET/Mono могла нормально взаимодействовать со средой Lua и обратно.

Тогда-то я и задался вопросом — а может быть в .NET/Mono уже есть что-нибудь для реализации скриптов? И ответ был да. Пространство имён "System.CodeDom.Compiler" было как раз то, что мне надо — возможность реализовать скрипты которые максимально соединялись со средой .NET/Mono.

Мы случайно проверили проект Clang. Думаю, результат будет любопытен ряду разработчиков. Подробности под катом.

Моему брату было 9 лет, и он очень хотел научиться программировать. Я долго думал, что бы ему такое предложить. Большинство начинало с Турбо-Паскаля. Но так как на втором курсе примата мы проходили компиляторы, то я решил написать собственный компилятор.

Предполагалось, что компиляция будет идти в байт-код, который затем будет исполняться виртуальной машиной. Язык предполагалось сделать похожим на Турбо-Паскаль, только проще.

В процессе написания я слишком увлёкся и получилось не совсем то, что изначально предполагалось (язык программирования для обучения). Нет, синтаксис языка предельно простой, с этим всё в порядке. Для обучения его вполне можно использовать, только у него два недостатка:

1) Нет литературы для обучения. Есть только список файлов с примерами.
2) Я думаю, некоторые свойства языка, такие как нестрогая типизация, не есть хорошо для первого языка программирования.

Получился 1С-подобный язык, который я сам стал использовать для автоматизации операций на компьютере. И соответственно, «нашпиговывать» его всё новыми, мыслимыми и немыслимыми функциями.

Задачей лексического анализа является разбить входную последовательность (в моем случае код на языке «Паскаль») на слова и лексемы.

Для начала я создал 5 типизированных листов для хранения данных, а именно: идентификаторов, констант, ключевых слов, разделителей и свертки. Также необходим массив разделителей

static char[] limiters = {',', '.', '(', ')', '[', ']', ':', ';', '+', '-', '*', '/', '<', '>', '@'};

и массив ключевых слов. Я ограничился одиннадцатью ключевыми словами, так как статья написана как начальный пример реализации лексического анализа языка «Паскаль» на языке C#.
Итак, массив ключевых слов:

static string[] reservedWords = { "program", "var", "real", "integer", "begin", "for", "downto", "do", "begin", "end", "writeln" };

Есть такая штука, называется Phalanger.

Как следует из заголовка, проект компилирует PHP->.Net.
Зачем? Говорят, работает быстрей стандартного метода.

Периодически на хабре возникают замечательные статьи о тонкостях арифметики с плавающей точкой. Собственно, упомянутая публикация стала одним из первых источников, прочитанных при попытках разобраться с проблемой. Яснее от этого сразу не стало, но тем не менее, организация нейронных связей как-то упорядочилась. Ближе к делу.

Проблема образовалась при выполнении расчётов в рамках одного проекта и будущей магистерской диссертации по гидродинамике пористой среды. Не скрою, что корни скрыты отчасти в личной криворукости автора и пренебрежении банальными общеизвестными советами касательно обработки малых чисел, но тем не менее, это привело к достаточно интересным наблюдениям и размышлениям.

Имеем следующий код:

1    class A {
2        
3     private B line;
4   
5     public void foo() {
6       for (Integer line : line.getElements()) {
7    
8       }
9     }
10    }
11    
12    class B {
13    
14      List<Integer> getElements() {
15         return null; // doesn't matter
16      }
17    }

Вопрос: скомпилируется ли код?
Ответ: должен, но не будет