mjolnir:Clojure的原生代码生成库
项目介绍
mjolnir是一个专为Clojure设计的库,用于简化原生代码的生成工作。它对于编写即时高性能代码、构建编程语言或探索不同平台上的代码性能有极大的帮助。这个库的核心是通过包装LLVM(低级虚拟机)库,提供了一套多层次的抽象接口。
注意事项
大部分近期的开发工作都集中在了datomic分支上,建议查看该分支的最新进展以获取更新示例。
技术架构
mjolnir分为以下几个层次:
-
构造器 - 提供各种Clojure函数,可以模拟let、defn等语句。例如,你可以定义类似这样的函数:
(c/defn square [Int64 a -> Int64] (c/* a a))
-
表达式 - 构造器生成的Mjolnir表达式存于
mjolnir.types
和mjolnir.expressions
中。这些表达式是Clojure记录,实现了多种协议。它们通常会被mjolnir.expressions/build
编译,但大多数情况下只对mjolnir.expressions/Module
调用此函数。 -
LLVMC - 表达式调用
mjolnir.llvmc
中的函数,这是对LLVM的各种功能的JNA封装。 -
LLVM-C - 内部,LLVM的C++ API被暴露为名为
llvm-c
的C库。 -
LLVM - 最底层则是LLVM库本身。
特性:defnf
宏
mjolnir支持一个强大且简单的宏defnf
,其行为类似于Clojure的defn
,但具有C语言的语义。例如:
(defnf fib [Int64 x -> Int64]
(if (< x 2)
x
(+ (fib (- x 1))
(fib (- x 2)))))
在宏内,代码会转换成Mjolnir构造器,然后进行类型推断。此外,结构体成员可以通过.
访问,指针类型也支持IFn,调用时会创建转换操作。
支持的平台
目前 mjolnir 支持 macOS(64位)和NVIDIA PTX(在macOS上)。添加新目标平台相对简单,欢迎有兴趣的开发者尝试扩展!
使用方法
详细的使用指南尚未完成,请参考项目源码或相关文档以获取更多信息。
许可证
该项目由Timothy Baldridge于2012-2013年创作,并遵循MIT许可证。详情见许可文件。
结论
mjolnir提供了一个强大的工具集,让Clojure程序员能够深入到原生代码层面,实现高性能计算和定制化编译器。它的defnf
宏以及多层次抽象机制,使得与LLVM交互变得更加简单和直观。如果你热衷于探索底层代码的魅力,或者需要提升你的Clojure应用性能,那么mjolnir绝对值得你一试!
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~085CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava05GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
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!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









