Zydis项目对S390/System Z架构的支持解析
2025-06-19 10:27:41作者:薛曦旖Francesca
背景与需求
Zydis作为一款强大的x86/x86-64指令解码库,在逆向工程领域有着广泛应用。随着Rizin项目从Capstone向Zydis迁移的过程中,对S390/System Z架构主机的支持需求变得尤为突出。S390/System Z是IBM大型机系统采用的架构,具有大端序( Big-Endian )特性,这与x86架构的小端序(Little-Endian)形成鲜明对比。
技术挑战
大端序架构的支持主要面临以下几个技术难点:
- 字节序处理:在指令解码过程中,多字节数据的读取方式需要根据主机字节序进行调整
- 编译器兼容性:不同编译器对字节序优化的处理方式不一致,特别是MSVC的优化行为
- 跨平台一致性:需要确保在各种主机架构上都能正确解码指令
解决方案
针对这些挑战,开发团队提出了以下解决方案:
- 引入字节序检测机制:通过编译器内置宏或运行时检测确定主机字节序
- 优化数据读取函数:对多字节数据的读取函数进行改造,确保在大端序主机上正确处理
- 使用编译器内在函数:在支持的编译器上使用优化的字节交换内在函数,在不支持的平台上提供可移植的回退方案
实现细节
在具体实现上,主要修改集中在以下几个关键点:
- 数据读取函数:修改了处理多字节数据的读取逻辑,增加了字节序判断
- 编码器部分:特别处理了指令编码过程中涉及字节序转换的部分
- 编译器指令:添加了处理不同字节序的编译器指令和宏定义
性能考量
虽然字节序转换可能带来一定的性能开销,但通过以下方式进行了优化:
- 编译器优化:利用现代编译器的优化能力,尽可能减少运行时开销
- 选择性转换:只在必要时进行字节序转换,避免不必要的操作
- 内在函数使用:在支持的平台上使用高效的字节交换指令
总结
Zydis项目对S390/System Z架构的支持扩展了其应用范围,使其能够更好地服务于大型机环境下的逆向工程需求。这一改进不仅解决了Rizin项目的迁移需求,也为其他可能需要在异构架构上使用Zydis的项目铺平了道路。通过精心设计的字节序处理机制和优化策略,在保证功能正确性的同时,也兼顾了性能表现。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
317
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
157
178
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++
639
246
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
242
85
暂无简介
Dart
606
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
310
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
470
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.02 K