7、ILDJIT编译框架的内部结构详解

ILDJIT编译框架的内部结构详解

1 内部结构概述

在理解和使用ILDJIT编译框架时,了解其内部结构是至关重要的。ILDJIT的设计目标是灵活性、适应性和模块化,同时不牺牲性能。本文将详细介绍ILDJIT的内部结构,帮助读者理解其工作原理和内部组件。

1.1 翻译单元

在动态编译器中,选择正确的翻译单元粒度对翻译过程至关重要。通常,函数或方法被视为自然单元。较大的翻译单元可能提供额外的优化机会,但也增加了编译出不会执行的代码的风险。较小的翻译单元允许编译器更早地输出翻译后的代码,但严重限制了优化,迫使编译器生成额外的代码以应对频繁的执行中断。

ILDJIT使用灵活的翻译单元,方法被视为最小的翻译单元。在运行时,根据具体情况选择更大的单元是可能的:可以在优化级别插件内设置策略,通过调用适当的代码工具来内联方法。此外,在基于组件的软件中,当需要将组件部署到不同的处理器时,可以将给定组件的方法集视为单一翻译单元。

1.2 软件架构

ILDJIT由多个模块或组件组成,这些模块可以分为两组:(1)编译系统的主要组件,包括流水线、CLI管理器、优化器、垃圾收集器(GC)和IR虚拟机;(2)支持基础设施,包括分析基础设施(分析器)、初始化子系统(引导程序)、数据结构和支持库(工具)以及各种策略。

1.2.1 主要模块
  • Pipeliner :实现并管理了翻译、优化和执行CIL字节码所需的软件管道。
  • CLI管理器 :提供了实现CLI架构所需的功能,并将CIL字节码翻译成I
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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