How LLVM Optimizes a Function – Embedded in Academia
An optimizing, ahead-of-time compiler is usually structured as: A frontend that converts source code into an intermediate representation (IR). A target-independent optimization pipeline: a sequence of passes that successively rewrite the IR to eliminate inefficiencies and forms that cannot be readily translated into machine code. Sometimes called the “middle end.” A target-dependent backend that g
Let's Write an LLVM Specializer for Python! (Stephen Diehl)
This is the followup to my talk LLVM Optimized Python at the Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics, we'll do the deep dive that I didn't have time for. We're going to build a single module Numba-like compiler for Python. It won't be nearly as featureful or complete, but should demonstrate how you can go about building your own little LLVM specializer for a subset of Python or your own custom
LLVMによるプログラミング言語の実装 – 日曜研究室
独自言語の実装を通してLLVMについて学ぶためのオフィシャルなチュートリアル、Kaleidoscope: Implementing a Language with LLVM、の8章全ての日本語訳をこれから掲載していく。 チュートリアルは全部で8章から成るが、章単位だとかなり長くなるので、節単位で掲載していく。 原文を読み解くために私が適当に書いた日本語のメモ書きが元になってるので、間違ってる部分も多々あるかもしれない。 また、分かりやすくするためにかなり意訳を多めにしてるので、その点でも多少正確性が犠牲になっているかもしれない。 間違いの指摘は大歓迎である。 各記事では原文へのリンクを必ず入れるようにするので、是非原文も読んで欲しい。 細かい点になるが、記事の中で中括弧の中に英文もしくは英単語が書かれてる部分がある。 これは、その直前に書かれた日本語訳に対応する原文の一部であり、訳に自信が
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