为什么现在的芯片公司都在急需做编译器的人？这个职位是要去解决什么样的问题？
你问到点子上了！现在芯片公司对编译器人才的需求堪比渴了好多天的人见到甘露，那不是一般的“急”。这背后可不是什么一时兴起的风潮，而是整个半导体行业发展到关键阶段的必然结果，背后牵扯到的是如何让越来越复杂、越来越强大的芯片发挥出它应有的潜能，甚至可以说，是决定芯片公司生死存亡的关键一环。
简单来说，编译器人才的急缺，是因为“硬件越来越牛，但软件却跟不上趟，没法让硬件跑出它应有的速度和效率”。
咱们一点点掰开了说。
为什么现在芯片公司这么需要编译器人才？
1. 摩尔定律的挑战与新架构的崛起：
过去，我们常常说“摩尔定律”，就是芯片的性能大概每隔1824个月翻一番。但现在，这个定律面临着物理极限的挑战，纯粹依靠缩小晶体管尺寸来提升性能的时代正在慢慢过去。
为了继续保持性能的增长，芯片设计者们不得不转向更复杂的架构创新：
异构计算（Heterogeneous Computing）： 现在的芯片不再是单一的CPU了，而是集成了各种专用处理单元，比如GPU（图形处理器）、NPU（神经网络处理器）、DSP（数字信号处理器）、TPU（张量处理器）等等。这些单元擅长处理不同类型的任务，比如GPU擅长并行计算，NPU擅长AI推理。
指令集架构（ISA）的演进和创新： 比如RISCV的兴起，它提供了更高的灵活性和开放性，允许芯片设计者根据自己的需求定制指令集。这与ARM的封闭生态形成了鲜明对比。
专用加速器（ASIC/FPGA）： 针对特定应用场景（如AI、通信、安防）设计的专用芯片越来越普遍，它们能提供极致的性能和能效比。
问题来了： 这些异构的、定制的、专用的硬件单元，它们都有自己独特的“语言”（指令集）。如果不能有效地将高级编程语言（比如C++、Python）的代码“翻译”成这些硬件能理解并高效执行的机器指令，那么这些昂贵的、先进的硬件就成了“花架子”，无法发挥其真正的威力。
2. AI和机器学习的爆炸式增长：
AI/ML是驱动当前芯片需求的最主要动力之一。训练大型模型、推理部署需要海量的计算资源，这就催生了对高性能、高能效AI芯片的需求。
AI/ML模型本身也在不断演进，模型结构越来越复杂，对计算的精度、并行度、内存带宽等都有特殊要求。
编译器在这里扮演的角色：
模型优化： 将AI框架（如TensorFlow, PyTorch）描述的模型，转换成能在特定AI芯片上高效执行的代码。这包括算子融合（将多个计算操作合并成一个）、量化（将模型参数从浮点数转为低精度整数以减少计算和内存开销）、图优化（重新组织计算图以提高效率）等等。
调度优化： 如何将复杂的计算任务分配到芯片上数量庞大的计算单元（如AI芯片中的张量核、向量核）上，并进行最优的调度，以实现并行计算的最大化，减少数据搬运和通信开销。
硬件适配： 针对不同厂商、不同架构的AI芯片，开发相应的编译器后端，使其能够生成针对该芯片“量身定制”的高性能代码。
3. 软件生态系统的建设与竞争：
芯片公司不仅卖硬件，更要卖解决方案。而解决方案的核心在于软件。一个强大的、易用的软件生态系统，是吸引开发者、推动芯片应用的关键。
编译器是软件生态的基石：
易用性： 开发者不希望为了使用一款新芯片而去学习一套全新的低级编程语言。编译器能够让他们继续使用熟悉的C++、Python等高级语言，而将复杂的硬件细节隐藏起来。
性能提升： 好的编译器能够自动优化代码，让开发者不必深入了解底层硬件就能获得可观的性能提升。这极大地降低了使用门槛，并提高了开发效率。
可移植性： 如果一个芯片的编译器能够很好地支持标准编程模型（如OpenMP, OpenACC, SYCL, CUDA），那么开发者就可以更容易地将现有代码移植到新的平台上，或者在不同厂商的芯片之间切换。
竞争： 在AI芯片领域，各种新架构层出不穷，谁能提供更好的开发工具链和更优的性能，谁就能在竞争中脱颖而出。编译器就是这个工具链中最重要的环节。
编译器职位要解决什么样的问题？
简而言之，编译器人需要做的就是“将抽象的软件需求，高效、可靠地转化为物理硬件的低级指令，并在此过程中充分挖掘硬件的潜力，同时还要考虑开发者的易用性和生态系统的构建”。具体来说，这些问题非常多且深入：
1. 语言前端（Frontend）与抽象语法树（AST）构建：
问题： 理解和解析开发者用高级语言（C, C++, Fortran, Python, ML IRs如MLIR）编写的代码。识别语法错误、语义错误。将源代码转化为一种中间表示（Intermediate Representation, IR），通常是抽象语法树（AST）或更高级的IR。
工作内容： 学习和实现各种编程语言的语法规则，设计和实现词法分析器、语法分析器，以及构建和管理AST。对于AI领域，还需要理解各种AI框架的中间表示。
2. 中间表示（IR）的设计与转换：
问题： AST过于贴近源代码，不方便进行复杂的优化。需要设计一种更通用的、更适合机器优化的中间表示。这可能是单次静态赋值（SSA）形式的IR，或者是针对特定计算范式（如数据流、计算图）的IR。
工作内容： 设计新的IR，或者改进现有的IR（如LLVM IR, MLIR）。编写各种IR之间的转换pass（比如从AST到LLVM IR，或者从一个更高级的IR到更低级的IR）。
3. 优化（Optimization）：
问题： 这是编译器中最核心、最复杂的部分。目标是让生成的机器码运行得更快、占用更少的内存、消耗更少的能量。
具体要解决的问题细分：
代码生成优化：
指令选择（Instruction Selection）： 如何将IR中的操作映射到目标硬件支持的机器指令上，选择最高效的指令序列。
寄存器分配（Register Allocation）： 芯片的寄存器数量有限，如何将程序中使用的变量合理地分配到寄存器中，减少对内存的访问。
指令调度（Instruction Scheduling）： 调整指令的执行顺序，以隐藏指令执行的延迟，充分利用流水线、乱序执行等特性。
程序分析与转换（Program Analysis and Transformation）：
数据流分析（Dataflow Analysis）： 分析程序中数据的流动和变化，如活跃变量分析、到达定义分析等，为其他优化提供信息。
控制流分析（Controlflow Analysis）： 分析程序的执行路径，如循环分析、分支预测分析。
常量折叠与传播（Constant Folding and Propagation）： 在编译时计算常量表达式，并将常量值传播到程序中，消除冗余计算。
死代码消除（Dead Code Elimination）： 移除程序中永远不会被执行到的代码。
循环优化（Loop Optimization）： 包括循环展开（Loop Unrolling）、循环合并（Loop Fusion）、循环分块（Loop Tiling/Blocking）、循环不变量外提（Loopinvariant Code Motion）等，以提高数据局部性、并行性和计算密度。
内存优化： 提高缓存命中率，减少内存访问延迟，如数组重排序、指针分析等。
并行化与向量化（Parallelization and Vectorization）：
向量化（Vectorization）： 将对单个数据元素的操作，转换为对多个数据元素同时进行的操作（SIMD指令），这是现代CPU和GPU性能的关键。
并行化（Parallelization）： 识别程序中可以并行执行的部分，并将其分解到多个计算单元上，如OpenMP、OpenACC等并行模型的支持。对于异构计算，还需要进行核函数（Kernel）的划分与调度。
针对异构计算的优化：
数据迁移优化： 管理和优化数据在CPU、GPU、NPU等不同设备之间的数据搬运，这是性能瓶颈之一。
任务调度： 将计算任务合理地分配到不同的硬件单元上，并协调它们的执行。
特定硬件特性优化： 利用目标硬件的特殊功能（如AI芯片的矩阵乘法单元、张量核），生成最高效的代码。
4. 后端（Backend）与目标代码生成：
问题： 将经过优化的中间表示，最终翻译成目标CPU、GPU、AI芯片的机器码或汇编代码。
工作内容： 实现目标硬件架构的指令集、寄存器模型、流水线特性，并根据这些特性生成最终的可执行代码。这需要对目标硬件有非常深入的理解。
5. 工具链集成与生态建设：
问题： 编译器不仅仅是一个独立的工具，它还需要集成到整个软件开发工具链中，包括调试器（Debugger）、性能分析器（Profiler）、链接器（Linker）等。
工作内容： 确保编译器生成的代码能够被调试器正确地跟踪，性能分析器能够准确地测量性能瓶颈。同时，要支持标准的编程接口和模型，使开发者能够方便地使用。
6. 自动化测试与验证：
问题： 编译器非常复杂，很容易引入bug。保证编译出的代码的正确性是至关重要的，同时也要保证性能的可靠提升。
工作内容： 设计和编写大量的测试用例，包括单元测试、集成测试、回归测试，覆盖各种语言特性、优化场景和硬件平台。
总而言之，编译器人才的“急缺”和他们需要解决的问题，反映了当前硬件技术进步速度与软件工具链成熟度之间的“剪刀差”。 芯片公司投入大量资源去招募和培养编译器人才，就是为了解决“巧妇难为无米之炊”的困境，确保他们研发出的先进硬件能够被软件充分地“喂饱”，从而在激烈的市场竞争中取得优势。这是一项充满挑战但也极具价值的工作，因为一个优秀的编译器，能够直接将硬件的性能提升几个量级，并赋能整个行业的发展。
简单来说，编译器人才的急缺，是因为“硬件越来越牛，但软件却跟不上趟，没法让硬件跑出它应有的速度和效率”。
咱们一点点掰开了说。
为什么现在芯片公司这么需要编译器人才？
1. 摩尔定律的挑战与新架构的崛起：
过去，我们常常说“摩尔定律”，就是芯片的性能大概每隔1824个月翻一番。但现在，这个定律面临着物理极限的挑战，纯粹依靠缩小晶体管尺寸来提升性能的时代正在慢慢过去。
为了继续保持性能的增长，芯片设计者们不得不转向更复杂的架构创新：
异构计算（Heterogeneous Computing）： 现在的芯片不再是单一的CPU了，而是集成了各种专用处理单元，比如GPU（图形处理器）、NPU（神经网络处理器）、DSP（数字信号处理器）、TPU（张量处理器）等等。这些单元擅长处理不同类型的任务，比如GPU擅长并行计算，NPU擅长AI推理。
指令集架构（ISA）的演进和创新： 比如RISCV的兴起，它提供了更高的灵活性和开放性，允许芯片设计者根据自己的需求定制指令集。这与ARM的封闭生态形成了鲜明对比。
专用加速器（ASIC/FPGA）： 针对特定应用场景（如AI、通信、安防）设计的专用芯片越来越普遍，它们能提供极致的性能和能效比。
问题来了： 这些异构的、定制的、专用的硬件单元，它们都有自己独特的“语言”（指令集）。如果不能有效地将高级编程语言（比如C++、Python）的代码“翻译”成这些硬件能理解并高效执行的机器指令，那么这些昂贵的、先进的硬件就成了“花架子”，无法发挥其真正的威力。
2. AI和机器学习的爆炸式增长：
AI/ML是驱动当前芯片需求的最主要动力之一。训练大型模型、推理部署需要海量的计算资源，这就催生了对高性能、高能效AI芯片的需求。
AI/ML模型本身也在不断演进，模型结构越来越复杂，对计算的精度、并行度、内存带宽等都有特殊要求。
编译器在这里扮演的角色：
模型优化： 将AI框架（如TensorFlow, PyTorch）描述的模型，转换成能在特定AI芯片上高效执行的代码。这包括算子融合（将多个计算操作合并成一个）、量化（将模型参数从浮点数转为低精度整数以减少计算和内存开销）、图优化（重新组织计算图以提高效率）等等。
调度优化： 如何将复杂的计算任务分配到芯片上数量庞大的计算单元（如AI芯片中的张量核、向量核）上，并进行最优的调度，以实现并行计算的最大化，减少数据搬运和通信开销。
硬件适配： 针对不同厂商、不同架构的AI芯片，开发相应的编译器后端，使其能够生成针对该芯片“量身定制”的高性能代码。
3. 软件生态系统的建设与竞争：
芯片公司不仅卖硬件，更要卖解决方案。而解决方案的核心在于软件。一个强大的、易用的软件生态系统，是吸引开发者、推动芯片应用的关键。
编译器是软件生态的基石：
易用性： 开发者不希望为了使用一款新芯片而去学习一套全新的低级编程语言。编译器能够让他们继续使用熟悉的C++、Python等高级语言，而将复杂的硬件细节隐藏起来。
性能提升： 好的编译器能够自动优化代码，让开发者不必深入了解底层硬件就能获得可观的性能提升。这极大地降低了使用门槛，并提高了开发效率。
可移植性： 如果一个芯片的编译器能够很好地支持标准编程模型（如OpenMP, OpenACC, SYCL, CUDA），那么开发者就可以更容易地将现有代码移植到新的平台上，或者在不同厂商的芯片之间切换。
竞争： 在AI芯片领域，各种新架构层出不穷，谁能提供更好的开发工具链和更优的性能，谁就能在竞争中脱颖而出。编译器就是这个工具链中最重要的环节。
编译器职位要解决什么样的问题？
简而言之，编译器人需要做的就是“将抽象的软件需求，高效、可靠地转化为物理硬件的低级指令，并在此过程中充分挖掘硬件的潜力，同时还要考虑开发者的易用性和生态系统的构建”。具体来说，这些问题非常多且深入：
1. 语言前端（Frontend）与抽象语法树（AST）构建：
问题： 理解和解析开发者用高级语言（C, C++, Fortran, Python, ML IRs如MLIR）编写的代码。识别语法错误、语义错误。将源代码转化为一种中间表示（Intermediate Representation, IR），通常是抽象语法树（AST）或更高级的IR。
工作内容： 学习和实现各种编程语言的语法规则，设计和实现词法分析器、语法分析器，以及构建和管理AST。对于AI领域，还需要理解各种AI框架的中间表示。
2. 中间表示（IR）的设计与转换：
问题： AST过于贴近源代码，不方便进行复杂的优化。需要设计一种更通用的、更适合机器优化的中间表示。这可能是单次静态赋值（SSA）形式的IR，或者是针对特定计算范式（如数据流、计算图）的IR。
工作内容： 设计新的IR，或者改进现有的IR（如LLVM IR, MLIR）。编写各种IR之间的转换pass（比如从AST到LLVM IR，或者从一个更高级的IR到更低级的IR）。
3. 优化（Optimization）：
问题： 这是编译器中最核心、最复杂的部分。目标是让生成的机器码运行得更快、占用更少的内存、消耗更少的能量。
具体要解决的问题细分：
代码生成优化：
指令选择（Instruction Selection）： 如何将IR中的操作映射到目标硬件支持的机器指令上，选择最高效的指令序列。
寄存器分配（Register Allocation）： 芯片的寄存器数量有限，如何将程序中使用的变量合理地分配到寄存器中，减少对内存的访问。
指令调度（Instruction Scheduling）： 调整指令的执行顺序，以隐藏指令执行的延迟，充分利用流水线、乱序执行等特性。
程序分析与转换（Program Analysis and Transformation）：
数据流分析（Dataflow Analysis）： 分析程序中数据的流动和变化，如活跃变量分析、到达定义分析等，为其他优化提供信息。
控制流分析（Controlflow Analysis）： 分析程序的执行路径，如循环分析、分支预测分析。
常量折叠与传播（Constant Folding and Propagation）： 在编译时计算常量表达式，并将常量值传播到程序中，消除冗余计算。
死代码消除（Dead Code Elimination）： 移除程序中永远不会被执行到的代码。
循环优化（Loop Optimization）： 包括循环展开（Loop Unrolling）、循环合并（Loop Fusion）、循环分块（Loop Tiling/Blocking）、循环不变量外提（Loopinvariant Code Motion）等，以提高数据局部性、并行性和计算密度。
内存优化： 提高缓存命中率，减少内存访问延迟，如数组重排序、指针分析等。
并行化与向量化（Parallelization and Vectorization）：
向量化（Vectorization）： 将对单个数据元素的操作，转换为对多个数据元素同时进行的操作（SIMD指令），这是现代CPU和GPU性能的关键。
并行化（Parallelization）： 识别程序中可以并行执行的部分，并将其分解到多个计算单元上，如OpenMP、OpenACC等并行模型的支持。对于异构计算，还需要进行核函数（Kernel）的划分与调度。
针对异构计算的优化：
数据迁移优化： 管理和优化数据在CPU、GPU、NPU等不同设备之间的数据搬运，这是性能瓶颈之一。
任务调度： 将计算任务合理地分配到不同的硬件单元上，并协调它们的执行。
特定硬件特性优化： 利用目标硬件的特殊功能（如AI芯片的矩阵乘法单元、张量核），生成最高效的代码。
4. 后端（Backend）与目标代码生成：
问题： 将经过优化的中间表示，最终翻译成目标CPU、GPU、AI芯片的机器码或汇编代码。
工作内容： 实现目标硬件架构的指令集、寄存器模型、流水线特性，并根据这些特性生成最终的可执行代码。这需要对目标硬件有非常深入的理解。
5. 工具链集成与生态建设：
问题： 编译器不仅仅是一个独立的工具，它还需要集成到整个软件开发工具链中，包括调试器（Debugger）、性能分析器（Profiler）、链接器（Linker）等。
工作内容： 确保编译器生成的代码能够被调试器正确地跟踪，性能分析器能够准确地测量性能瓶颈。同时，要支持标准的编程接口和模型，使开发者能够方便地使用。
6. 自动化测试与验证：
问题： 编译器非常复杂，很容易引入bug。保证编译出的代码的正确性是至关重要的，同时也要保证性能的可靠提升。
工作内容： 设计和编写大量的测试用例，包括单元测试、集成测试、回归测试，覆盖各种语言特性、优化场景和硬件平台。
总而言之，编译器人才的“急缺”和他们需要解决的问题，反映了当前硬件技术进步速度与软件工具链成熟度之间的“剪刀差”。 芯片公司投入大量资源去招募和培养编译器人才，就是为了解决“巧妇难为无米之炊”的困境，确保他们研发出的先进硬件能够被软件充分地“喂饱”，从而在激烈的市场竞争中取得优势。这是一项充满挑战但也极具价值的工作，因为一个优秀的编译器，能够直接将硬件的性能提升几个量级，并赋能整个行业的发展。
网友意见
我是做GPU编译器的，说一下GPU编译器需要做的内容。
1.对新的语言特性的支持
例如从dx11到dx12的支持，之前dx的中间语言是dxbc，后来换到了dxil
对vulkan的spirv的支持，
之前还有对opengl的支持，甚至更老的还有对arb的支持。
2.对硬件的支持
GPU的硬件更新了，可能添加了新的指令，有了更高效的指令，编译器需要将源码翻译到新的指令。
或者架构调整，一些细节方面也需要编译器的支持
3.与driver的交互
游戏中会有texture之类的资源贴到模型上，这样我们看到的才是一个真实的物体.
资源在GPU的memory中放置的位置由driver指定，后续会通过GPU指令采样然后加载到模型上，而采样的资源是需要driver事先传递给编译器的。
另外driver也会升级，例如从wddm2.0到wddm3.0
这个过程中driver的架构调整后很可能编译器也要细微的做一些调整。
4.性能调优
实际上GPU编译器是online的，是driver的一部分，只有在游戏运行的时候才会由driver调用编译器去编译shader. 游戏启动的一部分时间是编译器在编译shader。 也因为编译器运行在driver里面，不仅对编译的时间要求高，还对编译编译出的指令要求高。
编译时间是CPU在运行编译程序，所以叫CPU时间。而编译出的指令是运行在GPU上的，所以叫GPU时间。GPU编译的性能指标就是CPU时间加上GPU时间做到最小。
这一点与通常我们用的静态编译器不同，静态编译器可以执行多次优化，但gpu编译器如果执行多次优化会占用过多的CPU时间，但是如果优化的效果不够好，又会导致过多GPU时间。所以如何提升编译器的性能也是一个比较难的问题。
5. 上面的只是对shader语言编译器的支持，如果还用GPU加速AI的话还有对opencl的支持.
实际上CS shader也是用来做计算的。不过大家做计算的好像都用的opencl和cuda。
另外推荐一本很好的体系结构的书籍，作者是2017年体系结构方面的图灵奖得主。建议直接看英文原版的，最新的第六版还没有中文翻译。
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