35、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 引言

编译框架ILDJIT(Intermediate Language Distributed Just-In-Time)是一个高度灵活的虚拟机,旨在支持多种语言和平台,尤其是在多核环境下实现高效的并行编译。本文将深入探讨ILDJIT的内部结构,重点介绍其模块化设计、并行编译策略、负载平衡机制等方面的内容。通过对这些内容的理解,读者可以更好地掌握ILDJIT的工作原理,并能够在此基础上进行扩展和优化。

2 概述

ILDJIT的主要任务是将每一段字节码翻译成语义等效的目标代码,以便硬件可以直接执行。ILDJIT的设计目标是灵活性、适应性和模块化,同时不牺牲性能。为了实现这些目标,ILDJIT采用了以下两个主要设计决策:

  • 基本翻译单元的选择 :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。
  • 系统的模块化架构 :ILDJIT由多个模块或组件组成,这些模块可以分为编译系统的主要组件(如流水线、CLI管理器、优化器等)和DC支持基础设施(如分析基础设施、初始化子系统等)。

3 翻译单元

在动态编译器中选择正确的粒度对于翻译过程尤为重要。通常将函数或方法视为自然单元。更大的翻译单元可能会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。

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

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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