逸翎清晗🌈
Useful Linux Commands & Tools
实用linux命令大全(周更)
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title: 后端Pass简介——IntrinsicLowering categories: 编译器 LLVM tags: LLVM Backend date: 2025-07-11 07:28:28 cover: description: swiper_index: IntrinsicLowering 这个 IntrinsicLowering 不是一个典型的优化 Pass,而是在 LLVM 后端生成机器指令前,对 IR 中各种内建(intrinsic)函数调用做“降级”处理——要么展开成一段等价的 LLVM IR 序列,要么替换成对外部库函数(如 memcpy、sqrtf)的调用。 所以这个 pass 基本是一个模式匹配的过程(500 行) 下面对 IntrinsicLowering::LowerIntrinsicCall 中处理到的每一种 LLVM Intrinsic,按出现顺序逐一说明它们最终是如何“降级”或替换的: 1. 分支预测相关 llvm.expect、llvm.expect_with_probability 直接将 __builtin_expect(exp, c ...
【工作中】RAG4IR
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ChatGPT-RAGCode
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RAG4CodeOpt
【】RAG4Code What to Retrieve for Effective Retrieval-Augmented Code Generation? An Empirical Study and Beyond 摘要:仓库级别的代码生成仍然充满挑战,这主要归因于复杂的代码依赖关系以及大型语言模型(LLMs)在处理长上下文时的局限性。尽管检索增强生成(RAG)框架已被广泛采用,但不同类型检索信息的有效性——包括上下文代码、API 以及相似代码片段——尚缺乏系统性的分析。通过在两个基准上的实证研究,我们发现:上下文代码与潜在的 API 信息能够显著提升 LLM 的表现,而检索到的相似代码片段往往引入噪声,甚至会导致性能下降高达 15%。基于这一初步结果,我们提出 AllianceCoder:一种新颖的上下文整合方法,该方法借助链式思维提示(chain-of-thought prompting)将用户查询分解为若干实现步骤,并通过语义描述匹配的方式检索 API。在 CoderEval 和 RepoExec 上的广泛实验表明,AllianceCoder 达到了最新的最优性能,相较现有方法 ...
未命名
AOBO:A Fast-Switching Online Binary Optimizer on AArch64
【二进制·II】AOBO: A Fast-Switching Online Binary Optimizer on AArch64 🌏元信息:今年<u TACO 第二期</u的原创文章(“New Article, Not an Extension of a Conference Paper.”),来自华东师范大学,不开源。 关键词:Post-link optimization, code layout optimization, online code replacement, AArch64 instruction set architecture(后链接优化,代码布局优化,运行时代码替换,AArch64 ISA) TL;DR :AOBO 是首个面向 AArch64 的在线二进制优化器。它基于 BOLT 重写器,提出低复杂度的混合边权估计方法,并通过在线代码替换在不中断应用的情况下完成优化切换。在 MySQL/MongoDB 等实际场景中实现了显著加速和亚秒级停顿时间。 前言 这篇论文的方法论整体上比较朴素。由于我对 BOLT 已经较为熟悉,通读全文后会发现,文中所述 ...
Proof Automation with Large Language Models
【杂文·I】Proof Automation with Large Language Models 这是一篇公式化论文,公式就是 LLM+XXX 不断迭代修复,同时说明自己发现的现象,以及如何让 LLM 通过 prompt engineering 的方式提高 XX 率。 摘要:诸如 Coq 之类的交互式定理证明器,是在形式上保证软件正确性的强大工具。然而,使用这些工具往往需要大量的人工投入与专业知识。尽管大型语言模型(LLMs)在自动生成自然语言形式的非正式证明方面已展现出潜力,但在生成可直接用于交互式定理证明器的形式化证明时,其表现仍不尽如人意。本文开展了一项形成性研究,以识别 LLM 在生成形式化证明过程中常见的错误。通过分析 GPT-3.5 在 520 个证明生成错误中的表现,我们发现 GPT-3.5 往往能够正确把握证明的高层结构,但在低层细节处理上存在明显不足。基于这一洞察,我们提出了 PALM——一种全新的“生成—修复”方法,该方法首先利用 LLM 生成初始证明,然后借助针对性的符号化方法迭代修复低层次问题。我们在一个包含超过 1 万个定理的大规模数据集上对 PALM 进行 ...
Plankton: Reconciling Binary Code and Debug  Information
【二进制·I】Plankton: Reconciling Binary Code and Debug Information 元信息: 领域:二进制,反汇编,二进制提升,LLVM IR,栈消歧,类型系统 作者单位:香科大,香港城市大学 发表:ASPLOS 2024 TL; DR:Plankton 是一种面向二进制的提升器(lifter),能够将编译优化过的二进制精确恢复为接近源代码级别的 LLVM IR,并保留高质量变量、类型和作用域信息。它通过栈区消歧、别名分析以及调试信息利用,有效提升静态分析在反编译 IR 上的准确性和适用性。评测显示,Plankton 在大规模基准和真实项目中显著减少了静态分析的误报与漏报,同时具备可扩展性,可支持更多体系架构与下游 LLVM 应用。 简评:这篇论文工作扎实,显然源于作者丰富的实践经验与深入的调研洞察,研究内容横跨多个相关领域,不仅涉及二进制分析,还涵盖编译器、类型系统等编译与程序设计的大类下的多个子领域。具体实现部分均基于严谨的算法设计,细节繁多、技术性强,因此此处未逐一展开。若进行略读,仅需关注第一章,即可快速把握研究动机与一个典型示 ...
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Language Models for Code Optimization: Survey, Challenges and Future Directions
【综述解析·V】Language Models for Code Optimization: Survey, Challenges and Future Directions (推荐) 个人领域内强相关的综述(LMs,ML,Code Optimization,Compiler Optimization,Systems),链接🔗 元信息: 来源:Arxiv2025.01 的论文,感觉目标投稿为 CSUR,看样子已经投稿完毕了,但是 CSUR 审稿期很长,所以暂时还未到正刊。 作者:利兹大学 & TurinTech AI 利兹大学教授 Wang Zheng(王峥)算是领域内比较有名的人物之一了,至少在 AI for Compiler 和其他领域上从事十余年之久,他的很多论文和合著论文都是在领域内具有广泛影响力的,比较著名的就是一篇发在 CCF-A(Proceedings of the IEEE)的特邀论文 Machine Learning in Compiler Optimisation,他的合作单位广泛,Meta AI、爱丁堡大学较为出众,也和计算所编译的大团队有论文交 ...
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