近十年来编译器有哪些关键的技术进步？

近十年来，编译器技术取得了显著的进步，这些进步不仅体现在性能提升和代码优化上，也深刻影响着软件开发的效率和生态系统。以下是一些关键的技术进步，我将尽量详细地阐述：

1. 更强大的代码优化技术 (Advanced Code Optimizations)

编译器最核心的任务之一就是生成高效的代码，而近十年来，优化技术变得更加智能和复杂。

基于统计的优化 (Statistical Optimization) 和机器学习驱动的优化 (Machine Learning Driven Optimization):
核心思想： 传统的优化技术通常是基于经验法则和预设的启发式算法。然而，现代处理器架构的复杂性（如指令级并行、缓存层次、分支预测等）使得这些预设规则难以覆盖所有场景。基于统计的方法和机器学习技术，通过分析大量实际运行的程序数据（profile data）或直接学习代码的特性，来学习哪些优化组合在特定硬件上能带来最佳性能。
具体应用：
ProfileGuided Optimization (PGO): 编译时使用程序运行时的性能剖析数据，指导编译器进行更精确的优化，例如更好的内联决策、更有效的缓存访问模式重排、以及更优的分支预测信息。
AutoVectorization 增强: 编译器能够更智能地识别可以向量化的代码段，并生成更长的向量指令（如 AVX512）。机器学习可以帮助预测哪些循环或代码片段适合向量化，以及最优的向量化策略。
编译器参数调优: 通过机器学习模型来预测在特定硬件上，哪些编译器优化选项（如 `O2` vs `O3`，各种特定于架构的标志）能够获得最佳性能，从而动态地调整编译过程。
学习优化序列 (Learning Optimization Sequences): 传统的优化是按顺序应用的（如一个传递接着另一个传递）。机器学习可以学习一个更优的优化传递序列，使得整体性能更好，避免了某些优化可能会“破坏”后续优化的可能性。
挑战： 数据收集、模型训练和部署的复杂性。

针对现代处理器架构的优化 (Optimizations for Modern Processor Architectures):
SIMD 和向量化 (SIMD and Vectorization): 随着 AVX、AVX2、AVX512 等向量指令集的发展，编译器在自动向量化方面的能力显著增强。能够识别更复杂的循环模式，处理数据依赖性更强的代码，并生成更有效的向量指令。
缓存优化 (Cache Optimization): 编译器会更精细地进行数据布局、循环分块 (Loop Tiling)、循环交换 (Loop Interchange) 等技术，以提高数据在缓存中的命中率，减少内存访问延迟。
指令级并行性 (InstructionLevel Parallelism ILP) 和乱序执行 (OutofOrder Execution): 编译器通过指令调度、寄存器分配等技术，最大化地利用处理器的乱序执行能力，隐藏内存延迟，提高指令流水线的填充率。
多线程和并发优化 (Multithreading and Concurrency Optimizations): 针对多核处理器，编译器能够识别可以并行化的代码块，并生成相应的多线程代码（如 OpenMP、TBB）。同时，也更加关注避免数据竞争和死锁的优化。

更精细的寄存器分配 (Finergrained Register Allocation):
经典方法： 图着色算法 (Graph Coloring) 是传统的寄存器分配方法。
进步： 更先进的算法可以处理更多的寄存器，更好地管理生命周期更长的变量，并在某些情况下，主动选择不使用寄存器（spilling）以换取其他更好的优化机会。对稀疏性数据结构（如 SSA 形式的变量）的寄存器分配也得到改进。

2. 并行计算和异构计算支持 (Parallel and Heterogeneous Computing Support)

随着多核处理器和 GPU 的普及，编译器在支持并行和异构计算方面扮演着越来越重要的角色。

领域特定语言 (DomainSpecific Languages DSLs) 和高级抽象：
核心思想： 直接编写底层的并行代码（如 CUDA C）非常复杂且容易出错。DSLs 提供了更高级别的抽象，让开发者能够专注于算法本身，而将并行化、硬件适配等细节交给编译器处理。
示例：
OpenCL, SYCL: 允许开发者编写跨平台（CPU, GPU, FPGA）的并行代码。SYCL 是基于 C++ 的抽象层，更加现代和安全。
TensorFlow, PyTorch 等深度学习框架: 这些框架内部集成了大量的编译器技术（如 XLA, TVM），可以将高级的计算图转换成针对特定硬件（CPU, GPU, TPU）的高效低级代码。
Halide: 一个用于图像处理和计算摄影的 DSL，其编译器可以进行复杂的自动优化，针对目标硬件生成高效代码。
优势： 提高开发效率，可移植性，以及潜在的性能优化。

自动并行化和任务调度 (Automatic Parallelization and Task Scheduling):
进步： 编译器不仅能识别简单的循环并行化，还能识别更复杂的任务级并行（Taskbased Parallelism），如基于数据流的依赖分析来自动生成并行执行图。
框架集成： 编译器与 Intel TBB, Cilk Plus 等并行编程框架的集成，使得开发者可以更容易地利用这些框架提供的并发原语。

GPU 和硬件加速器编译 (GPU and Hardware Accelerator Compilation):
LLVM 的发展 (Clang/LLVM): LLVM 项目在支持 GPU（如 NVPTX 后端 for NVIDIA GPU, AMDGPU 后端 for AMD GPU）方面取得了巨大进展。Clang 可以直接将 C/C++/OpenMP 等代码编译到 GPU 上运行。
OpenMP Target Offloading: OpenMP 4.0 及更高版本引入了 Target Offloading 功能，允许开发者通过简单的 `pragma omp target` 指令，将计算任务卸载到 GPU 或其他加速器上，而编译器负责生成相应的设备端代码。
MLIR (MultiLevel Intermediate Representation): MLIR 作为一种通用的、可扩展的 IR 框架，正在成为连接高级 DSL、中间表示和底层硬件（包括各种加速器）的关键技术。它允许编译器构建更灵活、更易于扩展的优化管道。

3. 语言特性支持和类型安全 (Language Feature Support and Type Safety)

新语言特性和更强的类型安全性也是编译器发展的重要方向。

C++ 标准的演进 (C++ Standards Evolution):
C++11, C++14, C++17, C++20: 每次 C++ 标准的更新都带来了大量新特性，如 lambda 表达式、右值引用、智能指针、Concepts, Modules, Coroutines 等。编译器需要不断更新以支持这些新特性，并为其生成高效的代码。
编译时计算 (Compiletime Computation): C++11 的 `constexpr` 以及后续标准的增强，使得编译器能够执行更复杂的计算，从而在编译时生成数据或进行优化。
Concepts (C++20): 这是一个强大的模板元编程工具，允许开发者为模板参数定义约束，提高代码的可读性和编译错误信息的可理解性，也为编译器优化模板代码提供了更多信息。
Modules (C++20): 旨在取代传统的头文件，提供更快的编译速度和更好的封装性。

更强的类型检查和安全保证 (Stronger Type Checking and Safety Guarantees):
Rust 的影响力: Rust 的内存安全（通过所有权和借用检查器）和并发安全特性极大地推动了编译器在安全方面的进步。Rust 的编译器（rustc）通过静态分析来保证内存安全，消除了很多常见的安全漏洞（如空指针解引用、数据竞争）。
其他语言的借鉴: 其他语言也在借鉴 Rust 的一些安全特性，并将其融入到自己的编译器设计中。

4. 软件开发工具链集成和可调试性 (Toolchain Integration and Debuggability)

编译器不再仅仅是一个代码生成器，它更是整个开发工具链的核心。

LLVM 作为后端 (LLVM as a Backend): LLVM 的模块化设计和统一的 IR，使得许多新的语言（如 Swift, Rust, Kotlin/Native）和项目（如 TensorFlow, TVM）能够快速地构建自己的编译器前端，并利用 LLVM 的强大优化能力和多目标支持。
改进的调试信息 (Improved Debugging Information): 编译器生成更详细、更准确的调试信息（如 DWARF 格式的增强），使得开发者能够更轻松地使用调试器进行断点设置、变量检查和代码跟踪，尤其是在使用高级语言特性或进行复杂优化时。
静态分析工具集成 (Static Analysis Tool Integration): 编译器前端和 LLVM 的 Pass Manager 可以集成各种静态分析工具，如 ClangTidy, ASan (AddressSanitizer), UBSan (UndefinedBehaviorSanitizer), MSan (MemorySanitizer) 等，在编译时就发现潜在的错误和安全漏洞。
可重现编译 (Reproducible Builds): 提高编译过程的可控性，确保同一份源代码在不同环境中编译出的二进制文件是完全一致的，这对安全性和版本管理至关重要。

5. 前端和 IR 的现代化 (Frontend and IR Modernization)

MLIR 的兴起 (Rise of MLIR): 如前所述，MLIR 提供了一个灵活的 IR 设计框架，能够表示不同层次的抽象，从高级语言特性到低级硬件指令。这使得编译器能够构建更复杂的、跨越多个抽象层级的优化和转换流程，尤其在 AI 和异构计算领域发挥着关键作用。
新的前端开发框架: 促进了新语言的诞生和现有语言的演进，例如 Swift 的编译器前端。

6. 嵌入式系统和物联网 (Embedded Systems and IoT)

代码大小优化: 对于资源受限的嵌入式设备，编译器在生成更小的可执行文件方面进行了优化，例如更有效的死代码消除 (Dead Code Elimination) 和符号剥离 (Symbol Stripping)。
跨编译 (Crosscompilation) 的改进: 支持更多目标平台，以及更方便的交叉编译工具链的构建和使用。

总结

近十年来，编译器的进步是多方面的，从更深层次的代码理解和优化，到对新兴硬件架构（如 GPU、TPU）和并行计算范式的支持，再到语言特性和开发工具链的集成。这些进步使得软件能够运行得更快、更安全，同时也极大地提升了开发者的生产力。LLVM 项目的普及、机器学习在编译器中的应用、以及 MLIR 等新技术的出现，都预示着编译器技术将继续朝着更加智能化、通用化和高效化的方向发展。

网友意见

看了下日志，这是2014年的问题，现在是2021年，正好我们回头看，这7年以来，编译器都发生了什么变化

我看了一下其他回答，感觉很多人的预言显然都说错了

比如动态类型语言，脚本，从最近几年的发展趋势上看，脚本正在逐步淡出主流视野，也就是，脚本真的很难继续优化下去了

一个典型案例就是flutter team，eric的访谈，里面就有说到，为什么会有flutter呢？flutter team最早是做web的，他们那一群人，就是想办法去优化web上那一坨东西，比如html，js那些东东，最后实在是优化不动了，想了想，算了吧，别搞了，从头设计，把web上那一堆东西全部丢掉，从编程语言开始做编译器，然后让编程语言针对需求目标做改动，然后把东西做出来，测试了一下，哇哦，发现比web上那一堆东西啊，快了21倍，于是就有了flutter

那这说明什么呢？恰好说明了动态类型语言发展的困难，在编译这一层面上，理论上说，动态类型语言，能不能编译成机器码？

理论上可以

但实际上呢？

谷歌搞这个都搞砸了，所以我不太相信有什么企业还能继续搞下去，我对此看法极为悲观，我认为10-20年内，不可能有这种东西出现，甚至可能永远都不会有动态类型语言编译成机器码的编译器出现

尤其是javascript和python等老一辈脚本语言

而且你看，谷歌后来为了flutter，能够编译成机器码，对编程语言dart做了哪些改动？

dart最早是设计出来做成一个更好的js用的，dart最开始可以编译成js，但是flutter之后，dart从1.0升级到2.0的时候，dart就从原来的动态类型（也就是类似js）改成了静态类型（类似java），我相信谷歌曾经尝试过，把动态类型语言，也就是js那些，给编译成机器码，也就是对js等语言做aot处理，但是他们失败了，就是eric在访谈中暗示的那样，他们搞砸了，所以他们干脆就放弃了动态类型语言，转而改为静态类型语言，并将其编译成机器码，于是就有了flutter

所以从谷歌的经历上看，对于动态类型语言，尤其是javascript，python等脚本语言而言，能做到jit和足够好的gc，就是它们的极限了，如果想进一步编译成机器码，也就是aot的话，需要改成静态类型，否则，你多半要搞砸，因为eric他们都搞砸了，我不认为你比他们技术实力更强

然后我们再来看其它的编译器，因为谷歌搞砸了，没准其它的能搞成呢？

多语言的编译器呢？比如graal

嗯，很不幸，一样没戏，graal的aot功能，目前也只针对能够编译成字节码的语言，比如java，而且对动态功能，比如反射，有很多限制，你要手动配置哪些类用到了反射，所以主要还是针对静态类型语言，比如java，kotlin，scala等等，那graal的多语言功能，虽然包括了脚本，比如js，py，rb那些，但是这个编译，并不是将这些脚本编译成机器码，而是说，把java等可以做aot也就是编译成机器码的语言，在编译成机器码之后，还可以继续调用脚本语言，仅此而已，所以脚本通过graal依旧无法编译成机器码，dead end

唯一的好消息就是llvm证明了，动态类型语言和静态类型语言，都可以使用同一个编译器后端，也就是理论上，可以将脚本（js，py）编译成机器码，但实际上，至少在目前看，没有任何一个，能够将主流脚本，不管是js，py还是rb那些，编译成机器码的编译器出现

这些脚本的主要运行时，多数都还是把原先解释执行，给做成类似java传统上那种jit，也就是即时编译执行的模式，当然性能上比起解释执行，那是要快不少，你可以想一下node.js vs ruby的ror，但这也已经是目前应用的极限了，想要进一步编译成机器码，目前看，还没有可能

说完了脚本，我们说一下最近十年，真正出现的趋势

那就是aot，也就是把静态类型语言编译成机器码

目前正在做这个的语言有：dart/flutter，java，kotlin，scala，swift

这些语言都是先有jit，然后现在开始做aot，除了swift是从aot开始，然后现在做jit（sidecar）

但是不管是先做aot再做jit，还是先做jit再做aot，总之这些语言，都在朝着同时支持jit和aot两种运行模式的方向上前进，其实还有第三种，也就是解释执行，那这些语言又双叒叕都提供了repl，也就是命令行交互界面，用户直接直接通过repl解释执行源码，jshell之类的，所以其实脚本的运行模式，这些语言也都有，但是反过来，脚本就基本上做不到aot，jit都很少，也就是pypy和node等少数脚本做到了jit，aot一个没做出来

然后正面回答问题：最近十年，关键的技术进步，应该是aot

这么多语言，这么多公司都在做aot，足见其魅力，应用面上，除了客户端普遍要求aot以外，服务器端，比如jvm上一大堆框架，都在朝着兼容aot的graal编译器狂奔而去，比如vert.x，micronaut，helidon，以及更上层的quarkus，spring等

而这些语言在编写上的难度，都普遍低于c++等语言，所以假以时日，这些语言逐渐成熟之后，用这些语言来替代现有的c++应用场景，应该是很正常的事，java就在干这事，graal就是java写的，然后用graal来替代openjdk里面的c1/c2编译器，这就是自举嘛，然后swift的自举估计还需要时间，因为swift自身语法什么，还没太稳定，还在一点一点新增当中，比如5.5要推出的async/await和actor类型，当这些都稳定了之后，可能就会跟java一样，去自举了

总结：aot，yyds

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