技术导读——LLVM中端Pass分类汇总
LLVM 中端（Middle-End） 主要负责 IR 级优化和分析，核心组件包括 优化变换（Transforms）、分析框架（Analysis）、Pass 管理器（Pass Manager） 等。它以 LLVM IR（Static Single Assignment 形式）为基础，通过 标量优化、循环优化、向量化、跨过程优化 等技术提升代码质量。中端优化主要位于 lib/Transforms/ 和 lib/Analysis/ 目录，包含诸如 常量传播、死代码删除、循环展开、别名分析、控制流优化 等 Pass。LLVM 采用 Pass 管理器 组织和调度优化流水线，实现模块化和可扩展性，使其适用于不同架构的编译优化需求。
首先我会从最常用也是我自己最先接触的 Pass 开始。
Transforms
Scalar
LLVM lib/Transforms/Scalar/ 目录包含 标量优化（Scalar Transformations） 相关的 Pass，这些优化主要作用于单个基本块或函数级别的 IR，提高执行效率并减少冗余代码。
死代码与冗余消除
ADCE.cpp（Aggressive Dead Code Elimination）BDCE.cpp（Bit-Tracking Dead Code Elimination）DCE.cpp（==Dead Code Elimination==）DeadStoreElimination.cpp（删除未使用的存储）EarlyCSE.cpp（早期公共子表达式消除）GVN.cpp（==全局值编号优化==）GVNHoist.cpp（GVN 提升优化）GVNSink.cpp（GVN 下沉优化）MemCpyOptimizer.cpp（优化memcpy/memmove）SCCP.cpp（稀疏条件常量传播）NewGVN.cpp（新的 GVN 算法）循环优化
这些 Pass 主要用于 循环优化，包括 循环展开、分裂、消除不必要计算：LICM.cpp（==循环不变代码外提==）IndVarSimplify.cpp（循环归纳变量优化）LoopAccessAnalysisPrinter.cpp（循环访问分析打印）LoopBoundSplit.cpp（循环边界拆分）LoopDataPrefetch.cpp（循环数据预取）LoopDeletion.cpp（删除无用循环）LoopDistribute.cpp（循环分解）LoopFlatten.cpp（循环扁平化）LoopFuse.cpp（循环合并）LoopIdiomRecognize.cpp（循环惯用优化识别）LoopInstSimplify.cpp（循环指令简化）LoopInterchange.cpp（循环置换优化）LoopLoadElimination.cpp（消除不必要的循环加载）`LoopPassManager.cpp`（循环 Pass 管理器）LoopPredication.cpp（循环谓词优化）LoopRotation.cpp（循环旋转优化）LoopSimplifyCFG.cpp（循环 CFG 简化）LoopSink.cpp（循环代码下沉）LoopStrengthReduce.cpp（循环强度削弱）LoopTermFold.cpp（循环终止折叠）LoopUnrollPass.cpp（==循环展开==）LoopUnrollAndJamPass.cpp（循环展开并融合）LoopVersioningLICM.cpp（循环版本化 + LICM）控制流优化
这些 Pass 主要用于 优化控制流（CFG），减少不必要的跳转：FlattenCFGPass.cpp（扁平化控制流图）JumpTableToSwitch.cpp（将跳转表转换为switch语句）JumpThreading.cpp（跳转优化，减少不必要分支）SimplifyCFGPass.cpp（==简化控制流图==）StructurizeCFG.cpp（控制流结构化优化）TailRecursionElimination.cpp（尾递归消除）代码转换 & 标量替换
这些 Pass 主要用于 变量提升、指令替换、标量化：Mem2Reg.cpp（内存变量提升到寄存器）Reg2Mem.cpp（寄存器变量转换回内存）SROA.cpp（结构化对象分析）Scalarizer.cpp（标量化）ScalarizeMaskedMemIntrin.cpp（标量化 Masked 内存指令）代码猜测 & 推测执行
这些 Pass 主要用于 预测分支、推测执行、消除不必要的检查：ConstraintElimination.cpp（约束消除）CorrelatedValuePropagation.cpp（相关值传播）DivRemPairs.cpp（优化除法/取余对）Float2Int.cpp（浮点转整数优化）InferAddressSpaces.cpp（推测地址空间）InferAlignment.cpp（推测对齐方式）InstSimplifyPass.cpp（==指令简化==）MakeGuardsExplicit.cpp（显式化 Guard 语句）NaryReassociate.cpp（N 元重关联优化）Reassociate.cpp（==表达式重关联==）SpeculativeExecution.cpp（推测执行优化）安全性 & 运行时优化
这些 Pass 主要用于 运行时安全 & GC 相关优化：LowerGuardIntrinsic.cpp（降低 Guard 指令）LowerExpectIntrinsic.cpp（降低__builtin_expect指令）LowerConstantIntrinsics.cpp（降低常量内置函数）LowerAtomicPass.cpp（降低原子操作）LowerMatrixIntrinsics.cpp（降低矩阵指令）LowerWidenableCondition.cpp（降低可扩展条件）PlaceSafepoints.cpp（安全点插入）RewriteStatepointsForGC.cpp（GC 相关优化）SeparateConstOffsetFromGEP.cpp（GEP 指针偏移优化）代码移动 & 其他优化
MergedLoadStoreMotion.cpp（合并 Load/Store 语句）MergeICmps.cpp（合并整数比较指令）Sink.cpp（==代码下沉==）StraightLineStrengthReduce.cpp（直线代码强度削弱）WarnMissedTransforms.cpp（提示未进行的优化）IPO
LLVMlib/Transforms/IPO/目录包含 跨过程优化（Interprocedural Optimizations, IPO） 相关的 Pass，主要用于 跨函数、跨模块优化，提升整个程序的优化效果。可以将这些 Pass 归类如下：内联优化
这些 Pass 主要用于 函数内联，减少函数调用开销：AlwaysInliner.cpp（强制内联特定函数，如always_inline标记的函数）Inliner.cpp（标准内联优化）ModuleInliner.cpp（模块级内联）FunctionImport.cpp（跨模块函数导入，用于 ThinLTO）PartialInlining.cpp（部分内联优化）全程序优化
这些 Pass 主要用于 全程序范围的优化，如 去除无用代码：GlobalDCE.cpp（全局死代码消除）GlobalOpt.cpp（全局变量优化）GlobalSplit.cpp（全局变量拆分优化）ElimAvailExtern.cpp（去除无用的extern声明）WholeProgramDevirt.cpp（全程序虚函数去虚拟化）IPO.cpp（IPO 入口 Pass）函数级优化
这些 Pass 主要用于 优化函数的调用方式、属性和结构：FunctionAttrs.cpp（函数属性推导）ForceFunctionAttrs.cpp（强制应用函数属性）InferFunctionAttrs.cpp（推导缺失的函数属性）FunctionSpecialization.cpp（函数特化）ArgumentPromotion.cpp（函数参数提升）DeadArgumentElimination.cpp（死参数消除）CalledValuePropagation.cpp（调用值传播优化）SCCP.cpp（稀疏条件常量传播，用于跨函数优化）代码裁剪 & 符号优化（Code Stripping & Symbol Optimization）
这些 Pass 主要用于 减少无用的符号、元数据、原型：StripSymbols.cpp（移除符号）StripDeadPrototypes.cpp（移除未使用的函数原型）Annotation2Metadata.cpp（将注解转换为元数据）代码合并 & 结构优化（Code Merging & Structure Optimization）
这些 Pass 主要用于 合并相似代码，减少冗余：MergeFunctions.cpp（合并相同或相似函数）IROutliner.cpp（IR 代码模式提取优化）并行 & 线程优化（Parallel & Thread Optimizations）
这些 Pass 主要用于 优化 OpenMP 及并行代码：- OpenMPOpt.cpp（OpenMP 代码优化）
BarrierNoopPass.cpp（OpenMP 屏障优化）控制流优化（Control Flow Optimizations）
这些 Pass 主要用于 控制流的简化和改进：HotColdSplitting.cpp（冷热代码拆分）BlockExtractor.cpp（提取基本块）LoopExtractor.cpp（提取循环到独立函数）类型、检查与安全性优化（Type, Check & Security Optimizations）
这些 Pass 主要用于 类型测试、内存安全及跨模块安全优化：LowerTypeTests.cpp（优化类型检查）MemProfContextDisambiguation.cpp（基于内存分析的优化）CrossDSOCFI.cpp（跨动态库的控制流完整性优化）采样分析 & 反馈优化（Profile-Guided & Sample-Based Optimizations）
这些 Pass 主要用于 基于采样分析的优化：SampleProfile.cpp（采样分析）SampleProfileMatcher.cpp（采样匹配优化）SampleProfileProbe.cpp（插入采样探针）SampleContextTracker.cpp（采样上下文追踪）代码嵌入 & Bitcode 相关（Bitcode Embedding & LTO）
这些 Pass 主要用于 代码嵌入和 LTO（Link-Time Optimization）：EmbedBitcodePass.cpp（嵌入 Bitcode）ThinLTOBitcodeWriter.cpp（ThinLTO Bitcode 写入）Vectorize
LLVMlib/Transforms/Vectorize/目录主要包含 矢量化（Vectorization）优化 Pass，用于将 标量代码转换为 SIMD 矢量代码，以提高指令级并行性。可以将这些 Pass 归类如下：循环矢量化（Loop Vectorization）
这些 Pass 主要用于 对循环进行矢量化，使其能够利用 SIMD 指令：LoopVectorize.cpp（==循环矢量化核心 Pass==）LoopIdiomVectorize.cpp（循环惯用优化矢量化）LoopVectorizationLegality.cpp（循环矢量化合法性检查）LoopVectorizationPlanner.h（循环矢量化规划）语句级矢量化（SLP Vectorization）
这些 Pass 主要用于 合并独立语句，形成 SIMD 操作：SLPVectorizer.cpp（Superword Level Parallelism 矢量化）VectorCombine.cpp（矢量化合并优化）Vectorize.cpp（矢量化 Pass 入口）VPlan 矢量化框架（VPlan - Vectorization Planning）
LLVM 使用 VPlan 框架来管理矢量化策略，以下文件负责 VPlan 构建、分析、优化：VPlan.cpp（VPlan 主要逻辑）VPlan.h（VPlan 头文件）VPlanAnalysis.cpp（VPlan 分析）VPlanDominatorTree.h（VPlan 支配树）VPlanHCFGBuilder.cpp（VPlan 层次控制流图构建）VPlanRecipes.cpp（VPlan 矢量化转换规则）VPlanSLP.cpp（VPlan 结合 SLP 矢量化）VPlanTransforms.cpp（VPlan 变换优化）VPlanVerifier.cpp（VPlan 验证）VPlanUnroll.cpp（VPlan 循环展开）VPlanUtils.cpp（VPlan 辅助工具）Sandbox 矢量化器
SandboxVectorizer/目录包含一个实验性矢量化器，尝试更高级的矢量化技术：SandboxVectorizer.cpp（Sandbox 矢量化核心逻辑）SandboxVectorizerPassBuilder.cpp（Pass 生成器）Legality.cpp（矢量化合法性分析）Scheduler.cpp（矢量化调度）DependencyGraph.cpp（依赖图构建）Interval.cpp（区间分析）SeedCollector.cpp（种子收集器）Passes/（存放其他辅助 Pass）
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