第1章：玩转LLVM

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原创 2024-01-21 22:40:01 1.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

LLVM 编译器学习笔记之二十七 -- EarlyCSE, PRE, LICM, hoist, Sink 1、__attribute__((__aligned__)) 的正确使用方法，参考https://stackoverflow.com/questions/10951039/specifying-64-bit-alignment，注意并不是写在结构体定义的上一行 struct foo { int a, b, c; } __attribute__((__aligned__(8))); // aligned to 8-byte (64-bit) boundary ......... 阅读详情

LLVM编译器基础设施项目始于2000年伊利诺伊大学，最初是一个研究项目，旨在为各种静态和动态编程语言提供基于SSA（静态单赋值）的现代编译技术。如今，它已发展成为一个包含许多子项目的综合项目，提供一系列具有明确定义接口的可重用库。

LLVM是用C++实现的，其核心是它提供的LLVM核心库。这些库为我们提供了opt工具，即目标独立的优化器，以及对各种目标架构的代码生成支持。还有其他一些工具使用核心库，但本书的主要焦点将与上述三个相关。这些工具是围绕LLVM中间表示（LLVM IR）构建的，几乎可以映射所有高级语言。因此，基本上，要使用LLVM的优化器和代码生成技术为某种编程语言编写的代码，我们所需要做的就是为该语言编写一个前端，将高级语言转换为LLVM IR。已经有许多针对C、C++、Go、Python等语言的前端。本章将涵盖以下主题：

模块化设计和库的集合
熟悉LLVM IR
LLVM工具及其在命令行的使用

模块化设计和库的集合

LLVM最重要的特点是它被设计成一系列的库。让我们通过LLVM优化器opt的例子来理解这一点。优化器可以运行许多不同的优化过程。每个过程都写成了一个从LLVM的Pass类派生的C++类。每个写好的过程都可以编译成一个**.o文件，然后被存档成一个.a**库。这个库将包含opt工具的所有过程。库中的所有过程都是松散耦合的，即它们明确地指明了对其他过程的依赖。

当优化器运行时，LLVM的PassManager使用明确提及的依赖信息以最优方式运行过程。基于库的设计允许实现者选择执行过程的顺序，也可以根据需求选择要执行的过程。只有需要的过程才会链接到最终应用程序，而不是整个优化器。

下图展示了如何将每个过程链接到特定库中的特定对象文件。在下图中，PassA引用LLVMPasses.a中的PassA.o，而自定义过程则引用另一个库MyPasses.a中的MyPass.o对象文件。

代码生成器也像优化器一样，利用了这种模块化设计，将代码生成分解为若干个独立的过程，包括指令选择、寄存器分配、调度、代码布局优化和汇编代码生成。

在上述的每个阶段中，几乎每个目标都有一些共通之处，例如为虚拟寄存器分配可用的物理寄存器的算法，尽管不同目标的寄存器集合各不相同。因此，编译器的编写者可以修改上述的每个过程，并创建定制的针对特定目标的过程。使用 tablegen 工具和针对特定架构的表描述 .td 文件，可以帮助实现这一点。我们将在本书后面讨论这是如何实现的。

由此产生的另一个能力是，能够轻松地将一个错误定位到优化器中的特定过程。一个名为 Bugpoint 的工具利用了这一能力，可以自动缩减测试用例，并定位出导致错误的过程。

了解LLVM IR

LLVM的中间表示（IR）是LLVM项目的核心。通常，每个编译器都会生成一个中间表示，然后在其上运行大部分优化。对于面向多源语言和不同架构的编译器，在选择IR时的一个重要决策是，它既不应是非常高级的，即与源语言紧密相连，也不应是非常低级的，即接近于目标机器指令。LLVM IR旨在成为一种通用的IR，通过处于足够低的级别，以便高级思想可以清晰地映射到它上。理想情况下，LLVM IR应该是与目标无关的，但由于某些编程语言本身的固有目标依赖性，它并非如此。例如，在Linux系统中使用标准C头文件时，头文件本身是目标依赖的，它可能为实体指定特定类型，以便与特定目标架构的系统调用匹配。

大多数LLVM工具都围绕这个中间表示旋转。不同语言的前端从高级源语言生成这个IR。LLVM的优化器工具在这个生成的IR上运行，以优化代码，提高性能，代码生成器使用这个IR进行针对特定目标的代码生成。这个IR有三种等效形式：

内存中的编译器IR
磁盘上的位码表示
人类可读形式（LLVM汇编）

现在我们来看一个例子，了解LLVM IR是什么样子的。我们将采用一小段C代码，并使用clang将其转换为LLVM IR，尝试通过将其映射回源语言来理解LLVM IR的细节。

$ cat add.c
int globvar = 12;

int add(int a) {
return globvar + a;
}

使用以下选项的clang前端将其转换为LLVM IR：

$ clang -emit-llvm -c -S add.c
$ cat add.ll
; ModuleID = 'add.c'
target datalayout = "e-m:e-i64:64-f80:128-n8:16:32:64-S128"
target triple = "x86_64-unknown-linux-gnu"

@globvar = global i32 12, align 4

; Function Attrs: nounwind uwtable
define i32 @add(i32 %a) #0 {
  %1 = alloca i32, align 4
  store i32 %a, i32* %1, align 4
  %2 = load i32, i32* @globvar, align 4
  %3 = load i32, i32* %1, align 4
  %4 = add nsw i32 %2, %3
  ret i32 %4
}

attributes #0 = { nounwind uwtable "less-precise-fpmad"="false" "no-frame-pointer-elim"="true" "no-frame-pointer-elim-non-leaf" "no-infs-fp-math"="false" "no-nans-fp-math"="false" "stack-protector-buffer-size"="8" "target-cpu"="x86-64" "unsafe-fp-math"="false" "use-soft-float"="false" }

!llvm.ident = !{!0}
CopyExplain

现在，让我们看一下生成的IR，并了解它的全部内容。您可以看到第一行给出了ModuleID，它定义了add.c文件的LLVM模块。一个LLVM模块是一个顶级数据结构，包含了输入LLVM文件的全部内容。它由函数、全局变量、外部函数原型和符号表条目组成。

接下来的几行显示了目标数据布局和目标三元组，从中我们可以知道目标是运行在Linux上的x86_64处理器。datalayout字符串告诉我们机器的字节序（‘e’表示小端序），以及名称改编方式（m : e表示elf类型）。每个规格由’-'分隔，每个后续规格提供关于该类型及其大小的信息。例如，i64:64表示64位整数是64位的。

然后，我们有一个全局变量globvar。在LLVM IR中，所有全局变量以’@‘开头，所有局部变量以’%'开头。变量使用这些符号作为前缀的两个主要原因是：第一个原因是，编译器不必担心与保留字发生命名冲突；第二个原因是，编译器可以快速地为变量生成一个临时名称，而不必担心与符号表发生冲突。这第二个属性对于在静态单赋值（SSA）形式中表示IR很有用，在SSA形式中，每个变量只被赋值一次，而且每个变量的使用都在其定义之前。因此，在将常规程序转换为SSA形式时，我们会为变量的每次重新定义创建一个新的临时名称，并将早期定义的范围限制在此重新定义之前。

LLVM将全局变量视为指针，因此需要使用load指令显式地解引用全局变量。同样，要存储一个值，需要一个显式的store指令。

局部变量有两类：

寄存器分配的局部变量：这些是临时的和分配的虚拟寄存器。在代码生成阶段，虚拟寄存器被分配给物理寄存器，我们将在本书的后面章节中看到。它们是通过为变量使用新符号创建的，例如：
```
%1 = some value
```
栈分配的局部变量：这些是通过使用alloca指令，在当前执行函数的栈帧上分配变量来创建的。alloca指令提供了一个指向分配类型的指针，需要显式使用load和store指令来访问和存储值。
```
%2 = alloca i32
```

现在，让我们看看add函数在LLVM IR中是如何表示的。define i32 @add(i32 %a)与C中的函数声明非常相似。它指定函数返回整数类型i32并接受一个整数参数。此外，函数名称前有’@'，表示它具有全局可见性。

函数内部是实际的功能处理。这里需要注意的一些重要事项是，LLVM使用三地址指令，即一个数据处理指令，它有两个源操作数，并将结果放在单独的目标操作数中（%4 = add i32 %2, %3）。此外，代码是SSA形式的，即IR中的每个值都有一个定义该值的单一赋值。这对许多优化非常有用。

在生成的IR中紧随其后的属性字符串指定了函数属性，这与C++属性非常相似。这些属性是为已定义的函数所设。在LLVM IR中，为每个定义的函数都定义了一组属性。

属性之后的代码是用于ident指令的，用于识别模块和编译器版本。

LLVM工具及其在命令行中的使用

到目前为止，我们已经了解了LLVM IR（人类可读形式）是什么，以及如何用它来表示高级语言。现在，我们将看一看LLVM提供的一些工具，这些工具可以让我们将这个IR转换成其他格式，然后再转换回原始形式。让我们逐一看一下这些工具及其示例。
- llvm-as：这是LLVM汇编器，它接受LLVM IR的汇编形式（人类可读）并将其转换为位码格式。使用前面的add.ll作为例子，将其转换为位码。要了解更多关于LLVM Bitcode文件格式，请参阅
```
$ llvm-as add.ll –o add.bc
```
  要查看这个位码文件的内容，可以使用诸如hexdump之类的工具。
```
$ hexdump –c add.bc
```
- llvm-dis：这是LLVM反汇编器。它接受位码文件作为输入，并输出LLVM汇编。
```
$ llvm-dis add.bc –o add.ll
```
  如果您检查add.ll并与之前的版本进行比较，它将与之前的版本相同。
- llvm-link：llvm-link链接两个或多个llvm位码文件，并输出一个llvm位码文件。为了查看演示，请编写一个调用add.c文件中函数的main.c文件。
```
$ cat main.c
#include<stdio.h>

extern int add(int);

int main() {
int a = add(2);
printf("%d\n",a);
return 0;
}
```
  使用以下命令将C源代码转换为LLVM位码格式。
```
$ clang -emit-llvm -c main.c
```
  现在链接main.bc和add.bc以生成output.bc。
```
$ llvm-link main.bc add.bc -o output.bc
```
- lli：lli直接使用即时编译器或解释器（如果当前架构有）执行LLVM位码格式的程序。lli不像虚拟机，无法执行不同架构的IR，只能解释主机架构的IR。使用由llvm-link生成的位码格式文件作为lli的输入。它将在标准输出上显示输出。
```
$ lli output.bc
14
```
- llc：llc是静态编译器。它将LLVM输入（汇编形式/位码形式）编译成指定架构的汇编语言。在以下示例中，它接受由llvm-link生成的output.bc文件，并生成汇编文件output.s。
```
$ llc output.bc –o output.s
```
  让我们看一下output.s汇编的内容，特别是生成代码的两个函数，这与本地汇编器生成的内容非常相似。
```
Function main:
  .type  main,@function
main:                                   # @main
  .cfi_startproc
# BB#0:
  pushq  %rbp
.Ltmp0:
  .cfi_def_cfa_offset 16
.Ltmp1:
  .cfi_offset %rbp, -16
  movq  %rsp, %rbp
.Ltmp2:
  .cfi_def_cfa_register %rbp
  subq  $16, %rsp
  movl  $0, -4(%rbp)
  movl  $2, %edi
  callq  add
  movl  %eax, %ecx
  movl  %ecx, -8(%rbp)
  movl  $.L.str, %edi
  xorl  %eax, %eax
  movl  %ecx, %esi
  callq  printf
  xorl  %eax, %eax
  addq  $16, %rsp
  popq  %rbp
  retq
.Lfunc_end0:


Function: add
add:                                    # @add
  .cfi_startproc
# BB#0:
  pushq  %rbp
.Ltmp3:
  .cfi_def_cfa_offset 16
.Ltmp4:
  .cfi_offset %rbp, -16
  movq  %rsp, %rbp
.Ltmp5:
  .cfi_def_cfa_register %rbp
  movl  %edi, -4(%rbp)
  addl  globvar(%rip), %edi
  movl  %edi, %eax
  popq  %rbp
  retq
.Lfunc_end1:CopyExplain
```
- opt：这是模块化的LLVM分析器和优化器。它接受输入文件并根据命令行指定的选项执行优化或分析。它执行分析器还是优化器取决于命令行选项。
```
opt [options] [input file name]
```
  当提供了--analyze选项时，它对输入执行各种分析。已经提供了一组可以通过命令行指定的分析选项，或者可以编写自己的分析通道并提供给该分析通道的库。一些有用的分析通道，可以使用以下命令行参数指定：
  - basicaa：基本别名分析
  - da：依赖性分析
  - instcount：计算各种指令类型
  - loops：有关循环的信息
  - scalar evolution：标量演化分析
  当没有传递--analyze选项时，opt工具执行实际的优化工作，并尝试根据传递的命令行选项优化代码。与前面的情况类似，您可以使用一些已有的优化通道，或为优化编写自己的通道。一些有用的优化通道，可以使用以下命令行参数指定：
  - constprop：简单的常量传播
  - dce：死代码消除通道
  - globalopt：全局变量优化通道
  - inline：函数内联通道
  - instcombine：组合冗余指令
  - licm：循环不变代码移动
  - tailcallelim：尾调用消除

注意

在继续之前，我们必须注意本章中提到的所有工具都是为编译器编写者准备的。最终用户可以直接使用clang来编译C代码，而无需将C代码转换为中间表示

总结

在本章中，我们探讨了LLVM的模块化设计：如何在LLVM的opt工具中使用它，以及它如何适用于LLVM核心库。然后我们研究了LLVM的中间表示，以及一个语言的各种实体（变量、函数等）如何映射到LLVM IR。在最后一节中，我们讨论了一些重要的LLVM工具，以及它们如何用于将LLVM IR从一种形式转换为另一种形式。

在下一章中，我们将看到如何编写一个可以输出LLVM IR的语言前端，使用LLVM机制。

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