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llvm编译器在线播放_llvm编译器官网(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

llvm编译器

【LLVM 合并支持 Tenstorrent TT-Ascalon-D8 RISC-V CPU】除了为明年春天发布的 LLVM 20 编译器堆栈构建的有趣代码之外，还将 Tenstorrent TT-Ascalon D8 作为最新的 RISC-V 处理器目标。Tenstorrent TT-Ascalon 架构是一种高性能... -->网页链接

𐟌 鸿蒙NEXT：打造全新生态体系 𐟚€ 探索未来，鸿蒙NEXT引领科技新潮流。作为完全独立的第三个生态体系，它融合了极客湾的创新能力，结合iOS、HarmonyOS、Android以及AI大模型，为用户带来前所未有的体验。 𐟔砦Š€术栈： AI框架：MindSpore、TensorFlow Lite/ML Kit、Core ML 多媒体引擎：方舟多媒体引擎(HDRVivid/Audio Vivid)、ExoPlayer、Dolby Vision、Dolby Atmos 图形引擎：方舟图形引擎(渲染框架/引擎)、OpenGL ES、Vulkan、Metal 安全隐私：Keystore/SafetyNet、密钥管理HUKS、分布式安全、安全执行环境Keychain/Secure Enclave 集成开发环境：DevEco Studio/DevEco Testing、Android Studio、Xcode 设计系统：HarmonyOS Design、Material Design/Flat Design、Human Interface Guidelines 编程框架：Arkul/ArkUl-X、Jetpack Compose/Flutter、SwiftUI 编译器和运行时：ART/Dalvik、方舟编译器/毕异编译器/方舟运行时、Clang+LLVM 编译语言：ArkTS/仓颉、Java/Kotlin、Swift/Objective-C 数据库：ArkData SQLite/Room、Core Data/UserDefaults 文件系统：EROFS/HMDVFS、EXT4/F2FS、APFS 操作系统内核：鸿蒙内核、Linux Kernel、XNU Kernel 𐟌 鸿蒙NEXT，一个完全独立的生态体系，正等待着你的探索。

【LLVM Clang 20 将 Intel Diamond Rapids 支持与“-march=diamondrapids”合并】继 AMX-FP8 支持、AMX-AVX512 和其他新的英特尔 CPU ISA 功能被添加到 LLVM Clang 20 编译器代码库中之后，英特尔 Diamond Rapids 目标现在被上游化，... -->网页链接

Meta新技LLM，开发福音！最近，Meta公司推出了一项名为LLM Compiler的人工智能技术，这真是个大新闻！对于软件开发者来说，这可是个天大的福音。LLM Compiler是一种开源模型，它通过优化代码，有望彻底改变编译器的设计。这项创新不仅能显著减少编译时间，还能提高应用的代码效率。更令人惊叹的是，它在反汇编方面的成功率竟然高达45%，这简直让许多开发者眼前一亮。 LLM Compiler的诞生源于大语言模型（LLMs）在软件工程和编程任务中展现出的卓越能力，尤其是在代码优化和编译器领域的应用潜力。Meta的研究团队通过在包含5460亿个标记的庞大语料库上训练模型，使其能够深入理解编译器的中间表示、汇编语言和优化技术。这一过程不仅减少了对昂贵GPU时间和庞大数据集的依赖，还为编译器优化任务提供了新的可能性。在实际测试中，LLM Compiler展现出了高达77%的自动调优潜力，这意味着它能够自动完成大部分的代码优化工作，极大地提升了效率。此外，LLM Compiler在反汇编方面的能力同样令人瞩目，尤其是在将x86_64和ARM汇编代码转换回LLVM-IR时，其成功率达到了45%，这对于逆向工程和旧代码维护具有极高的价值。为了构建这样一个强大的模型，Meta的研究团队采用了Code Llama的权重作为初始化，并在以编译器为中心的数据集上进行了进一步的训练。他们还对模型进行了指令微调，以模拟编译器优化的过程，生成了大量示例，并训练模型预测优化后的代码和代码大小。 LLM Compiler的成功，得益于其在多个方面的技术创新。首先，它通过扩展下游编译任务，优化了标志调优的指令微调，减少了运行时性能和代码大小的影响。其次，它通过预测标志来最小化未见程序的代码大小，提高了零样本性能。此外，LLM Compiler还通过反汇编的指令微调，学习了汇编代码和编译器IR之间的关系，进一步提升了反汇编的准确性。尽管LLM Compiler在编译器优化任务上表现出色，但仍存在一些局限性。例如，输入的有限序列长度限制了模型处理长代码的能力，而模型输出的准确性也需要通过严格的测试来验证。不过，Meta的研究团队正在不断努力，以期解决这些问题，并进一步推动LLM Compiler的发展。

LLVM编译决策树，预测速度提升10倍！ 𐟚€ 想要让你的决策树预测速度飞起来吗？lleaves 正是你的理想选择！通过 LLVM 编译，lleaves 能将推理速度提升至少 10 倍，成为 LightGBM 的完美替代品。 𐟔砬leaves 是一个专为数据科学家设计的编译器，它将 LightGBM 的 model.txt 文件转换为优化的机器代码。这个过程分为三个关键步骤： 1️⃣ 首先，LightGBM 将训练后的模型保存为 model.txt 文件。 2️⃣ 接着，lleaves 加载这个文件并将其转换为 LLVM 中间表示（IR）。 3️⃣ 最后，LLVM 将 IR 转换为本地汇编代码，CPU 可以直接执行。 𐟒ᠬleaves 的核心在于对 LLVM 的依赖，这个编译器工具包提供了构建编译器的模块和部件，使得从高级语言到低级语言的转换变得简单。LLVM IR 是一种类似于 RISC 汇编的语言，但它还不是机器代码，需要进一步的转换。 𐟔„ lleaves 的架构类似于现代编译器，如 clang (C/C++)、rustc (Rust) 或 numba (Python)，但它的复杂度更低，更易于使用。 𐟚€ 无论你是需要快速预测还是想要优化你的模型，lleaves 都能为你提供最先进的加速技术。让你的决策树预测速度飞起来，就从 lleaves 开始！

技术博客Min Hsu网页链接博主是编译器工程师。参与 LLVM 项目超过 5 年；是《LLVM 技术、技巧和最佳实践：Clang 和中间端库》的作者。目前的博文都是围绕LLVM的。

LLVM通过低级虚拟机(就是这个简称)实现了现代编译器的C++语言级的服务。

我测试过如果要用RT1020-EVK跑通无麦克风硬件输入的tflm 2.4 micro_speech例子，大概需要flash是263k，SRAM是177k，1000循环大概13秒（我估算的，可能不准确）我是用MDK5的AC6编译器O3优化和打开LTO开关（相当于开着LLVM优化？），所以可能用RT1010-EVK不够内存跑通这份代码（不确定，纯猜测）

【每日文章精选 2024 10 22】建议使用 PGO + LLVM BOLT 优化更多 Fedora 软件包英特尔为新的AMX和ISA功能准备的GCC编译器领先于Diamond Rapids纯血鸿蒙打造操作系统第三极：五大原生体验升级给新世界一个更优的选择AMD 发布 EPYC 的 Linux ... -->网页链接

【建议使用 PGO + LLVM BOLT 优化更多 Fedora 软件包】除了基于 Arch Linux 的 CachyOS 和 Intel 的 Clear Linux 之类的发行版之外，没有太多发行版以提升系统性能的名义广泛依赖激进的编译器优化。不过最近有人建议 Fedora 使用配置文件引导优化（... -->网页链接

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