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LLVM: An Infrastructure for Multi-Stage Optimization
http://llvm.org/pubs/2004-01-30-CGO-LLVM.html
1. 传统的Link time 优化
Underlying idea: 获得尽可能多的信息来进行优化。
问题： at which level will the program be represented
(1) very low level
基本上是直接对机器码进行优化。比如 dynamo。
问题在于 机器码没有提供足够多的高层次信息。
通常的优化方法是：寄存器分配，inlining 和trace construction（trace的定义见 VM的书）
GCC3.4的RTL也类似，层次比较低。
(2)very high level (抽象语法树)
在编译单个文件的时候，将 源代码的 AST写入磁盘。连接的时候，取出这些源码的AST，然后进行优化，最后形成可执行文件。
优点：具有比较多的高层次信息，可以进行比较aggressive的优化。
缺点：1. 代价大。改变任何一个文件可能需要重新编译所有文件。
2. IR是专有的，不同的编译器和编译器不同版本之间的IR不兼容。
2， 传统的运行时优化
运行时优化可以得到 编译器所得不到的一些信息，比如控制流，hot path等。
(1) high level VM
比如SmallTalk Self Java and C#。字节码是比较高层次的（effective AST层次）。
问题：由于层次比较高，在compile 时优化方面显得不足。这就把优化的压力都推到了run time，增加了系统的负担。
(2) Architecture 层次的VM和Dynamic translator
要么是直接对 机器码进行优化，要么就是不同 指令集之间的translator。
基本上是依赖 profile，然后进行trace/superblock的优化。优化方法在《虚拟机——系统和进程的通用平台》 一书中比较多。
3. 传统的使用profile的compile-time 优化
既然profile 能提供程序的动态性能，那compile-time 也可以使用啊。
这样传统的编译过程就变成了如下5步
(1) 编译程序，增加插桩(Stub)用来收集profile。
(2) 将各个插桩过的程序链接形成instrumented executable。
(3) 运行程序，比如一些测试数据集合(Benchmark)，获得profile
(4)(5) 用获得的profile信息重新编译程序。这次不需要插桩了。
问题：
(1) Profile信息只有在准备的情况下才有有价值的。实际的程序和benchmark还是有一些区别的。因此，采用benchmark的方式获得的profile不一定是准备的。
(2) 实际上，将原来编译程序的方式变成上面的5步后，太繁琐。程序员不愿意采用这种方式。
4. LLVM的多阶段优化
LLVM正是为了解决这些方法而设计的。
(1) 编译时优化：前端将源代码编译成LLVA - 低层次的表示方法却还保持了高层次的信息。实际上，就是对一般的RISC指令集进行了改造，加入了 高层次的信息。
(2) Link time：将多个源代码的object file链接成可执行文件，这个可执行文件是native code，，但是加入了LLVM的byte code。由于在LLVA bytecode中保持了一些高层次的信息，因此可以进行link time的优化。
(3) Runtime：运行程序（native code），获得profile。当VM发现能进行优化的时候，优化。既可以是直接修改可执行文件，也可以是修改附在可执行文件中的byte code。无论是哪一种情况，LLVM 的byte code都提供了重要的信息：高层次的控制流，数据流和type information，这些信息用来辅助进行aggressive的run time 优化。
(4) offline优化：由于有一些优化在run time进行的话，太耗费时间。因此，可以只将这些profile信息存入磁盘。当cpu比较空闲的时候，把这些profile信息拿出来，进行优化。称为Offline的优化。注意这个阶段的优化和link time的优化有一些类似，区别在于，offline有profile信息，而link time没有。由于profile是在程序实际运行的时候获得的，因此好处(1)profile信息准确。(2)不改变compile程序的一般流程。参考3。
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