死代码删除pass

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分类专栏： 编译器 文章标签： c++
于 2024-04-22 16:09:09 首次发布
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简介

死代码消除（DCE dead code eliminate），如果编译器能够确定给定操作不会影响程序结果，那么它完全可以消除该操作，一般有两种不同的效应可以使操作成为消除的合格对象。

  1. 操作时无用的，即结果没有外部可见的效应。无用指的是如果没有其他操作使用其结果，或使用其结果的所有指令本身都是死代码。
  2. 操作可能是不可达的，即它不可能执行。
int global;
void fun()
{
   
	int i = 1;  //死代码
	global = 1; //死代码
	global <
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死代码删除（DCE，Dead Code Elimination）和激进的死代码删除（ADCE，Aggressive DCE）
Dong_HFUT的博客
03-04 3258
DCE和ADCE算法
llvm pass系列
u012276729的博客
03-21 1065
在LLVM中，一致性分析框架并不是一个特定的、官方命名的组件，但我们可以理解为在LLVM的架构和工具集中，存在一系列用于确保代码转换和优化过程中一致性的机制和方法。可能除了ir和pass之外，对编译器语义不变这个核心的理论，也值得参考学习，面试的时候最多也就问你知道哪些pass，几乎不会问这些问题，但是这是编译器原理，是编译器的目标约束。它们基于分析pass提供的信息，对程序进行实际的转换和优化操作。LLVM的pass架构使得相同的优化和分析可以在不同的目标架构和操作系统上运行，提高了代码的跨平台兼容性。
神经网络编译器优化-死代码消除
free1993的博客
12-21 1469
定义 死代码指在程序执行的过程中可能无法执行或者访问的代码，以及仅影响死变量（写入但从未再次读取）的代码。死代码删除（DCE, dead code eliminate）是指删除在编译过程中没有使用的变量等的编译优化技术,这种编译优化技术可以保证在删除死代码之后不影响程序运行结果的正确性. 例子 以传统编译器为例,在这个例子里面,我们定义了三个变量:a,b,c.但是在实际执行的过程中,我们发现其实执行不到b+=a这行指令.因此对于这段代码来说,b是无效的.那么操作系统也不用额外分空间.在现在的神经网络编译器
深度学习编译器之公共子表达式消除和死代码消除实现
I good vegetable a!
05-28 656
在阅读代码实现的过程中，我发现基于MLIR来做公共子表达式消除的时候还顺带做了死代码消除的功能。另外，在考虑公共子表达式消除的时候需要保证两个重复的操作处于同一个基本块中以及两个重复操作之间没有其它具有副作用的操作才可以消除。在OneFlow的实现中只是对OneFlow的UserOp的特殊属性即OpName和SymbolID进行了擦除，用一个魔法属性来代替，这是因为这两个属性不应该去影响公共子表达式的消除。这个优化还是比较有用的，在OneFlow的Stable Diffusion优化中发挥了不小的作用。
Go死码消除
techdashen的博客
08-30 799
死码消除(dead code elimination, DCE) 是一种编译器优化技术, 作用是在编译阶段去掉对程序运行结果没有任何影响的代码。分支消除是死码消除一种. 使用静态证明来表明一段代码永远不可达,通常会被称为死代码,它不需要在最终的二进制文件中编译和优化., 参数为 全局变量 不为常量,编译器并不知道运行过程中x、y会不会发生改变, 因此不能进行死代码消除.编译器在编译阶段, 死码消除与内联优化一起工作, 可以减少循环和分支产生的代码数量。这个分支被消除了,这称为。
【AI系统】死代码消除
ZOMI酱
12-02 1088
死代码消除（Dead Code Elimination）是一种编译器优化技术，旨在删除程序中不会被执行的代码，从而提高程序的执行效率和资源利用率。死代码是指在程序的当前执行路径下不会被访问或执行的代码片段。
tombstonepy:删除死代码的工具
07-12
用于删除死代码和记录模块执行时间的 Python 模块。 安装 tombstone-py 需要一个正在运行的 Redis 服务器。 有关安装说明，请参阅Redis's quickstart <http> _。 要安装 tombstone-py，只需： $ sudo python ...
Upload-labs靶场Pass01-Pass21全解
beiweixiaotian66的博客
07-31 1430
UPload-labs小练习
Nim编程早茶之死代码[dead code]消除
Python高效编程
11-16 701
Nim 每日早茶 Nim 语言中的死代码[dead code]消除 https://tea.nim-cn.com/nim-lang-1.html Nim 语言中的死代码[dead code]消除? Nim 语言的编译器，会从最终的二进制文件中移除 没有使用过的代码。 proc deadCode() = echo "I'm not used!" proc hello() = echo ...
Golang编译优化——死代码删除
yelvens的博客
04-18 1266
b *Blocki int死代码删除的在deadcode函数中实现，对于一个函数f，删除其死代码的过程如下：首先检查函数f是否经过寄存器分配（regalloc）。如果已经经过寄存器分配，那么无法进行死代码删除，因为寄存器分配可能生成多余的 SSA 代码，会导致一些必需的移动操作被消除。调用，找到函数f中可达的基本块，将其放入数组reachable。删除从不可达块到可达块的边，确保不会有从死代码到活跃代码的控制流传播。
编译原理之优化（Optimization）
欢迎来到《技术探索》，这是一个专注于游戏开发技术的博客。在这里，我们将深入探讨游戏引擎、图形渲染、人工智能、物理模拟等领域的最新技术和最佳实践。无论您是初学者还是经验丰富的开发者，我们都希望为您提供有价值的见解和实用的技巧。
12-02 1350
编译原理中的优化是一个复杂而重要的领域，涉及多种技术和策略。通过对中间表示进行优化，编译器能够生成更高效的目标代码，从而提高程序的执行性能。理解优化的原理和技术对于编译器的设计和实现至关重要，同时也对程序员在编写高效代码时提供了指导。首先，我们定义一个简单的中间表示（Intermediate Representation, IR）类，用于表示算术表达式。return $"(
ast反混淆进阶--删除if语句中的假
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目的：删除if中的false
聊聊这个与代码优化有关的选择题 （某公司实习生招聘笔试试题）
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3、程序的完整编译过程分为是：预处理，编译，汇编等，如下关于编译阶段的编译优化的说法中不正确的是（） A、死代码删除指的是编译过程直接抛弃掉被注释的代码； B、函数内联可以避免函数调用中压栈和退栈的开销 C、For循环的循环控制变量通常很适合调度到寄存器访问 D、强度削弱是指执行时间较短的指令等价的替代执行时间较长的指令
java dead code,Java：死代码消除
weixin_33648177的博客
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I'd like to know how Java would handle the following scenario:Suppose I have a class called Debug, which looks like this:public class Debug{private static final boolean isAssertEnabled = true;public s...
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原文链接：https://github.com/sxs2473/go...本文使用 Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International 协议进行授权许可。 编译优化 本节介绍Go编译器执行的三个重要优化。 逃逸分析 内联 死码消除 Go 编译器的历史 Go 编译器在200...
C++：STL
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05-20 317
STL：标准模板库，包含大量的模板类和模板函数，已被完全内置到支持C++的编译器中，不用再额外安装。接下来的帖子将分别进行说明。本帖将简介一下STL。
初识C++：模版
最新发布
2401_87194328的博客
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该博客主要讲解模版的相关内容
C++：关联式容器map容器，multimap容器
2301_80311224的博客
05-22 461
map容器存储的都是pair类型的键值对元素，pair<const K,T>,K表示键，T表示数据类型，其各个元素的键必须是唯一的，会按照元素键的大小，默认升序排序。map容器的底层是红黑树。之前提到的四种容器都是序列式容器，本贴将讲述关联式容器中的map容器。而multimap容器存储元素的键可重。multimap：有序键可重。
single pass python代码
05-13
代码执行一次就能处理所有输入数据的算法被称为单次遍历算法或一趟算法，相对于需要多遍遍历数据的算法来说，它能够更加高效、节省时间和资源。 在Python语言中，单次遍历算法常见的应用场景包括数据清洗、过滤和聚合等操作。以下是一些常见的单次遍历Python代码示例： 1. 数据清洗： 使用for循环遍历数据列表，使用if语句判断是否满足条件，如果不满足就删除该数据。 ``` data = [1, 2, 3, 6, 9, -1, 5, -3, 0] for num in data: if num < 0: data.remove(num) print(data) # [1, 2, 3, 6, 9, 5, 0] ``` 2. 数据过滤： 使用列表解析遍历数据列表，对每个元素进行判断，通过条件就加入到新的列表中。 ``` data = [1, 2, 3, 6, 9, -1, 5, -3, 0] new_data = [num for num in data if num > 0] print(new_data) # [1, 2, 3, 6, 9, 5] ``` 3. 数据聚合： 使用字典或者计数器进行数据聚合，遍历数据列表时对每个元素进行处理，更新字典中的键值对或者计数器的计数值。 ``` words = ['apple', 'banana', 'orange', 'peach', 'apple', 'orange', 'orange'] word_count = {} for word in words: if word in word_count: word_count[word] += 1 else: word_count[word] = 1 print(word_count) # {'apple': 2, 'banana': 1, 'orange': 3, 'peach': 1} ``` 总而言之，单次遍历Python代码在处理数据时具有非常高的运行效率和灵活性，可以较快地进行数据清洗、过滤和聚合等操作。
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