近十年來編譯器有哪些關鍵的技術進步？

01-06

從前端，中間表示，到後端，有沒有什麼比較重要的技術進步是鯨書，龍書（第二版），《現代體系結構優化編譯器》，《garbage collection handbook》這些書都沒有提到的呢？

先主要說三個：

Compiler Infrastructure： LLVM
Compiler for Dynamic Language：Chrome V8, Firefox SpiderMonkey等
Program Analysis

它們的特點是：思想/技術上大多都是已有的，但是都有亮點

像LLVM，Link-time、Run-time、Compiler-time多階段優化，不是很新潮的思想；各種基於CFG、SSA的分析、優化，在傳統的Fortran/C++中幾乎用到極致；LLVM的IR算一種typed SSA，函數式語言的編譯中也早已採用；與它定位類似的Stanford SUIF也挺通用的。它的偉大之處就在於，能把已有技術很好地整合到一個系統，比同類（如SUIF）更有野心，並且在這個框架之下，能方便不斷融合新的技術——這些年不少論文的成果都被整合到LLVM中。我覺得這是一個大的進步。

再來說動態語言的編譯，以JavaScript為代表。新世紀以來（主要是最近五六年），JS引擎可謂突飛猛進（最近有所下降。。）。它們在技術上進步大么？V8的hidden class + inline caching技術起源於Smalltalk，SpiderMonkey的nan-boxing來自Lua JIT，而JIT、GC等技術有教科書式的JVM（當然也有其他歷史積累）。針對動態語言的Type specialization（動態的type feedback，靜態的type inference）算是這些年發展比較多的，將來會更多地採用異構分析——將兩者結合。動態語言的實現，應該說是有所進步的，工業界+學術界都有比較強的驅動力，相信會有更多的技術進步。。

剛剛說到type inference，有些同學會說：函數式語言不早有了。由此引出第三個話題，program analysis。講LLVM時也說到，傳統的Fortran/C++用到很多Program Analysis（Data flow analysis, Pointer analysis，等等），函數式語言中加一個Type Inference，而且它們已經比較成熟，成熟到快做不下去了。。於是呢，這些年有個趨勢：把老技術移植到新語言，面向對象如Java，動態如JavaScript。當然這個移植也沒那麼簡單，，另外傳統的演算法層面，也是有一些進步的。。

PS： @TwoFrogs 在這方面比較專業。。

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待補充：Certified compiler，Multicore相關，函數式語言相關，GPU相關。。各種。。 @邵成可以補充一下函數式語言的。。。

我先趕倆文章。。

https://www.haskell.org/haskellwiki/Research_papers

當然其中列的文獻也不完全都是函數式編譯器的進展，像怎麼寫逼格更高函數式程序的functional pearls，或者類型系統可以再擴展下什麼的，不算在內。

函數式的編譯優化技巧也很多，deforestation/fusion，inlining，strictness analysis等等，隨便一個拎出來又是幾十頁綜述才能講清楚的事，才疏學淺，只能搬運鏈接，各位自己體味了。

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.78.2542rep=rep1type=pdf 這篇論文可以看一下

編譯器實在是太過悠久，也太過重要，無數人都在研究，於是編譯器的前端技術幾乎都被前人榨乾了，相當成熟了。現在的編譯器的主要賣點就是功率消耗與優化，比如編譯時候所需的時間、空間以及所執行的程序優化後的表現等。而這裡所說的功率消耗與優化，根本沒有辦法榨乾，如同人的慾望一樣，永遠想更好更快（如F1追求極速一樣，這就是本質上的一種追求）。而現在編譯器的優化方面，在我的閱歷中，沒有那種石破天驚的優化技術（如果出現了，我覺得你們都一定能聽到，因為這個不拿獎真的說不過去）。做優化其實是一件苦活，有時候甚至是一件體力活，同時也是一門玄學，無法摸到卻又真實存在。就目前而言，要達到非常好的優化，很多時候只有與硬體一起配合，這是沒有辦法的事情（也許抽象一個無限接近於底層性能表現的VM可以去辦到通用吧，這也是很多研究VM的想法，不斷提高VM的性能表現），於是可以發現能自己做硬體的公司都有自己的編譯器部門，這不是編譯器賺錢與否的問題，是不搞不行，能開編譯器部門的公司幾乎沒有想過靠編譯器部門賺錢，是養著這群人。編譯器最近因為LLVM的出現又火了一下，LLVM IR是我覺得很不錯的一種中間表示，至少讓我眼前是一亮的感覺。LLVM的目標也很偉大，但是我覺得Apple算是目前LLVM實現目標的最佳孵化場合了。

分散式編譯算不算？

還有所謂數據驅動型編譯器，說實話我沒弄懂什麼意思，但是不明覺厲。

可能編譯器優化方面已經只剩下死磕了，但是編譯方式方面似乎還是有潛力可挖。

說個非主流的，剛剛看湖的一篇論文，把三維物體形狀編譯成針織機指令算不算？