LLVM里的寄存器分配 - 准备工作(一)

本文是关于LLVM寄存器分配的科研笔记,详细介绍了在进行寄存器分配前的主要准备工作,包括PHI消除、二地址转换、LiveInterval计算等。通过分析LLVM编译过程中MIR的演变,阐述了如何处理SSA形式的中间表示,为后续的寄存器分配奠定基础。

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1 背景介绍

本文档是基于 LLVM 的寄存器分配系列科研笔记第一篇,以一个 C 语言程序为主干介绍 LLVM 在寄存器分配前做的一些主要工作,分析在寄存器分配前期可能的写操作来源,并记录了我在研究 LLVM 后端中 SSA 形式的中间表示时的一些想法(私货)。


2 进入寄存器分配

我们以下述 C 语言源码为例开始本文的说明:

int foo(int a, int b, int e) {
   
   
  b = a + e;
  a = b * e;
  e = a * b;
  b = a * e;
  b = b * e;
  return b;
}

根据我的上一篇博文 LLVM SSA 介绍 可知,经过 mem2reg pass 后,最初 Clang 默认生成的 Alloca/Load/Store 形式的 IR 被转化成了完全 SSA 形式的 IR。这时,源变量在 SSA IR 中已经有了许多重命名,如下述代码所示,%add、%mul2、%mul3 都是源程序变量(以下简称源变量)b 的重命名:

define i32 @foo(i32 %a, i32 %b, i32 %e) #0 {
entry:
  %add = add nsw i32 %a, %e
  %mul = mul nsw i32 %add, %e
  %mul1 = mul nsw i32 %mul, %add
  %mul2 = mul nsw i32 %mul, %mul1
  %mul3 = mul nsw i32 %mul2, %mul1
  ret i32 %mul3
}

这个结果是很直观的,SSA IR 中的每一条指令都与源程序中每一条语句一一对应。在此 SSA IR 里,所有重命名都是虚拟寄存器,这些重命名在后面的 MIR 中是以 <%vreg + idx> (%vreg0、%vreg1…) 的虚拟寄存器形式表示的。但是,并不是 SSA IR 中所有的重命名都会在 MIR 中生成相应的<%vreg + idx>。我们可以分析刚刚进入寄存器分配时此程序的 MIR,通过给 llc 添加 -print-after=livevars 选项(给 llc 加上 -help-hidden 选项可以查看 -print-after 支持的所有 pass 名称)可以观察做了活变量分析后的 MIR,此阶段的 MIR 尚未做 PHI 指令消除和二地址转换:

Frame Objects:
  fi#-3: size=4, align=4, fixed, at location [SP+12]
  fi#-2: size=4, align=4, fixed, at location [SP+8]
  fi#-1: size=4, align=4, fixed, at location [SP+4]

BB#0: derived from LLVM BB %entry
        %vreg0<def> = MOV32rm 
### LLVM 编译器相关面试题及准备资料 #### 1. LLVM 的核心设计理念是什么? LLVM 最初的定位是比较底层的虚拟机,其设计目标是解决编译器代码重用的问题。通过制定 LLVM IR(Intermediate Representation)这中间代码表示语言,LLVM 提供了个通用的中间层,能够支持多种应用场景,例如静态语言动态语言的编译、优化以及实时代码语法检查等[^1]。此外,LLVM 不仅是个编译器集合,更是个库集合(Libraries Collection),允许开发者灵活地集成扩展其功能。 #### 2. LLVM GCC 在架构上的主要区别是什么? 虽然 LLVM GCC 都采用三段式架构(前端、中间层、后端),但它们的核心差异在于模块化设计。LLVM 的中间层使用 LLVM IR 表示,具有更高的灵活性可扩展性。GCC 的中间层则更加复杂,难以进行独立的模块化开发。此外,LLVM 提供了丰富的库支持,使得开发者可以轻松地将特定的优化算法与 LLVM 的通用优化算法结合使用[^1]。 #### 3. Clang LLVM 的关系是什么? Clang 是个基于 LLVM 的 C/C++/Objective-C 编译器前端。它负责解析源代码并生成 LLVM IR,然后由 LLVM 后端进行进步的优化代码生成。Apple LLVM Compiler 使用 Clang 作为前端,并基于最新的 LLVM 版本进行构建[^2]。相比之下,LLVM GCC 使用 GCC 4.2 作为前端,而从 LLVM 2.6 开始才引入了 Clang 前端[^1]。 #### 4. LLVM IR 的作用是什么? LLVM IR 是种低级的中间表示语言,用于在编译过程中抽象源代码的具体细节,同时保留足够的信息以便于后续的优化代码生成。通过 LLVM IR,编译器可以实现跨语言的支持,并且允许开发者插入自定义的优化步骤。例如,如果需要为某种特定语言实现优化器,可以通过链接 LLVM 提供的通用优化库来减少重复开发的工作量。 #### 5. LLVM 的优化过程包括哪些阶段? LLVM 的优化过程通常分为多个阶段,包括: - **函数内联**:将函数调用替换为实际的函数体,以减少调用开销。 - **常量传播**:将常量表达式的计算结果直接嵌入到代码中。 - **死代码消除**:移除不会被执行的代码。 - **循环展开**:通过增加循环体的执行次数来减少循环控制的开销。 - **寄存器分配**:将变量分配寄存器中以提高访问速度。 这些优化步骤可以通过 LLVM 提供的 Pass 系统进行定制扩展[^1]。 #### 6. 如何在 LLVM 中实现自定义优化? 在 LLVM 中实现自定义优化通常需要编写个新的 Pass。Pass 是 LLVM 中的种模块化组件,用于对 LLVM IR 进行特定的转换或分析。开发者可以通过继承 `llvm::FunctionPass` 或 `llvm::ModulePass` 类来创建自定义的优化 Pass,并将其插入到 LLVM 的优化管道中。例如: ```cpp #include "llvm/IR/Function.h" #include "llvm/Pass.h" namespace { struct MyCustomPass : public llvm::FunctionPass { static char ID; MyCustomPass() : FunctionPass(ID) {} bool runOnFunction(llvm::Function &F) override { // 自定义优化逻辑 return true; // 如果修改了 IR,则返回 true } }; } char MyCustomPass::ID = 0; static llvm::RegisterPass<MyCustomPass> X("my-pass", "My Custom Optimization Pass"); ``` #### 7. LLVM 支持哪些目标架构? LLVM 支持多种目标架构,包括但不限于: - x86 x86_64 - ARM AArch64 - PowerPC - MIPS - WebAssembly 这些目标架构的支持使得 LLVM 成为个跨平台的编译器框架。 --- ### 示例代码 以下是个简单的 LLVM IR 示例,展示了如何定义个函数并对其进行优化: ```llvm define i32 @add(i32 %a, i32 %b) { entry: %sum = add i32 %a, %b ret i32 %sum } ``` ---
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