llvm 的项目扩展与二次开发
2025-05-01 03:32:11作者:董灵辛Dennis
1. 项目的基础介绍
LLVM(Low-Level Virtual Machine)是一个模块化和可重用的编译器和工具链技术的集合。它被设计为用于优化以各种编程语言编写的程序,并为这些程序提供了一个丰富的中间表示形式以及一系列用于转换和优化这些程序的库和工具。LLVM支持从多种源语言到多种目标指令集的编译过程,它的设计目标是易于使用、易于扩展,并且能够提供高效的代码生成。
2. 项目的核心功能
LLVM的核心功能包括:
- 中间代码(IR)生成:将多种高级语言的源代码转换成统一的中间表示形式。
- 优化:对中间代码进行多种优化,以提高程序的性能。
- 代码生成:将优化后的中间代码转换为目标机器的机器代码。
- 目标无关的调试信息:支持在代码生成过程中保留调试信息。
- 链接器:将多个目标代码文件链接在一起,形成可执行文件或共享库。
3. 项目使用了哪些框架或库?
LLVM项目本身是一个框架,它使用了多种底层库和技术,包括但不限于:
- C++标准库:LLVM的主要编程语言是C++,因此它大量使用C++标准库。
- MCJIT:一个即时编译器,允许LLVM在运行时编译代码。
- orc JIT:一个更灵活的即时编译框架。
- Pass Infrastructure:一个用于构建代码转换和优化管道的基础设施。
4. 项目的代码目录及介绍
LLVM项目的代码库结构相对复杂,主要包括以下几个部分:
- include/llvm:包含LLVM公共头文件和接口。
- lib/llvm:包含LLVM的核心库,如优化器、代码生成器、目标信息等。
- projects:包括一些与LLVM紧密集成的项目,如Clang(C/C++编译器)和LLDB(调试器)。
- src/llvm:包含LLVM源代码,包括各个组件的实现。
5. 对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 新增语言支持:为LLVM添加新的前端,以支持新的编程语言。
- 开发新的优化算法:基于LLVM的优化框架,开发新的优化算法以提高代码质量。
- 目标代码生成器:为新的硬件架构开发代码生成器。
- 工具链扩展:基于LLVM开发新的工具,如静态分析工具、代码覆盖率工具等。
- 性能监控和调试:集成性能监控工具,帮助开发者分析和优化程序性能。
LLVM项目作为编译器和工具链技术的事实标准之一,为开发者提供了丰富的扩展和二次开发的机遇。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
140
170
暂无简介
Dart
598
131
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
634
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
738
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
616
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
199
74
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460