在Rust编译器的源代码中，文件rust/compiler/rustc_mir_build/src/build/expr/as_place.rs的作用是用于处理表达式的转换为L-value的过程。L-value是指那些可接受赋值操作的表达式，如变量、数组元素或字段等。
随着业务的迅速发展，业务代码逻辑的复杂度增加。QA 测试的质量对于产品上线后的稳定性更加重要。一般 QA 测试的工作流程分为两大项：自动化测试和人工测试。这两种测试后都需要得到代码覆盖率。自动化测试的覆盖率，在双端都有比较成熟的方案。
本文介绍了对iOS覆盖率检测算法的研究，分享一种可以嵌入到现有开发流程中，并对开发透明的增量代码测试覆盖率工具的实现。
【省流】上次介绍了深度学习编译器之Layerout Transform优化 ，在这篇文章中提到还会介绍常量折叠优化Pass的实现，但在介绍常量折叠Pass之前我想再介绍一个类似的优化方法也就是公共子表达式消除实现（CSE）。仍然是以OneFlow中基于MLIR进行实现的CSE Pass为例子来讲解。在解析代码实现的过程中，我发现基于MLIR来做公共子表达式消除的时候还顺带做了死代码消除的功能。另外，在考虑公共子表达式消除的时候需要保证两个重复的操作处于同一个基本块中以及两个重复操作之间没有其它具有副作用的操作才可以消除。在OneFlow的实现中只是对OneFlow的UserOp的特殊属性即OpName和SymbolID进行了擦除，用一个魔法属性来代替，这是因为这两个属性不应该去影响公共子表达式的消除。这个优化还是比较有用的，在OneFlow的Stable Diffusion优化中发挥了不小的作用。
对苹果开发者而言，由于平台审核周期较长，客户端代码导致的线上问题影响时间往往比较久。如果在开发、测试阶段能够提前暴露问题，就有助于避免线上事故的发生。代码覆盖率检测正是帮助开发、测试同学提前发现问题，保证代码质量的好帮手。
例如上面的%6 = call noundef i32 @_Z9factoriali(i32 noundef 2)函数调用语法，如何找到call的全部使用方法？
最近看到一篇有意思的技术文章：《抖音研发实践：基于二进制文件重排的解决方案 APP启动速度提升超15%》。
本文是对 https://arxiv.org/abs/2108.13191 这篇论文进行解读，学习一下如何基于MLIR编译器基础设施生成高效的GPU代码。本文的阅读的先后顺序分别为：
llvm是当前编译器领域非常火热的项目，其设计优雅，官方文档也很全面，可惜目前缺乏官方中文翻译。笔者在学习过程中也尝试进行一些翻译记录，希望能对自己或者他人的学习有所帮助。
在Rust的编译器源代码中，rust/compiler/rustc_codegen_cranelift/src/value_and_place.rs文件扮演着重要的角色。它包含了与值和位置（Place）相关的实现和结构体定义，这对于编译器的代码生成过程至关重要。
研究Fairplay DRM（Digital Rights Management，即数字版权保护）最关键的两点是授权和加密。但长久以来，关于App DRM的研究却很少，而就是在这样的前提下，Fairplay DRM又为iOS App的安全研究叠加了一层“阻碍”。我们通过分析混淆系统的设计和实现过程中的问题，克服调试跟踪的障碍，设计了多种静态和动态的对抗方案；同时通过大量的逆向工程，填补了安全研究人员对macOS系统机制中，关于Fairplay这一部分的认知空白。
中间表示（Intermediate Representation，IR）是编译器内部用到的表示源码的数据结构。根据它的表达能力，又可以分为高级中间表示（HIR），中级中间表示（MIR）和低级中间表示（LIR）。正如之前提到的，控制流图也是一种相对高级的中间表示，对它的分析和优化无须考虑机器架构的细节，只需要关注控制流本身的意义。
https://youtu.be/AtbnRIzpwho?si=-lB1VI-SE3hEbVT4
在Rust源代码中，rust/compiler/rustc_codegen_cranelift/build_system/prepare.rs文件的作用是为Cranelift代码生成器构建系统准备依赖项。
文件rust/compiler/rustc_codegen_llvm/src/llvm/mod.rs是Rust编译器的LLVM代码生成模块的一个文件。该文件定义了一些用于与LLVM交互的结构体、枚举和常量。
麻省理工学院的研究人员建立了一个新的基准测试工具，可以准确预测给定代码在计算机芯片上执行所花费的时间，这可以帮助程序员调整代码以提高性能。
【GiantPandaCV导语】本文是对MLIR的论文解读以及实践，这里的实践指的是把MLIR的要点在OneFlow Dialect中进行了对应，并解释了每个要点的实现方法以及这些要点的相关性，算是对MLIR学习过程的一个阶段总结。本文分为2大部分，第一部分为1-6节，主要是阅读MLIR论文，第7节是根据OneFlow Dialect解释论文中提到的MLIR基础架构中的要点如Type，Attribute，Operation，Trait，Interfaces，Region，Block等等。本文只是想起到抛砖引玉的效果让更多小伙伴了解MLIR这个编译架构
【GiantPandaCV导语】这篇文章主要介绍了一下TVM的Relay并介绍了如何基于Relay构建一个Conv+BN+ReLU的小网络，然后介绍了一下TVM中的Pass的工作机制，并较为详细的介绍了RemoveUnusedFunctions，ToBasicBlockNormalForm，EliminateCommonSubexpr三种Pass。其中Relay部分的详细介绍大部分引用自官方文档：https://tvm.apache.org/docs/tutorials/get_started/introduction.html。
这篇文章对MLIR的Pattern Rewrite机制进行翻译和总结。这几篇文档分别是https://mlir.llvm.org/docs/PatternRewriter/ 和 https://mlir.llvm.org/docs/Rationale/RationaleGenericDAGRewriter/ 和 https://mlir.llvm.org/docs/Canonicalization/。下面的第一节是阅读并翻译了这三篇文档之后的要点总结，方便读者可以快速把握这三篇文档的核心内容。
LLVM是lowlevel virtual machine的简称，它诞生于2003.10伊利诺伊大学香槟分校，创始人是ChrisLattner，它是一个完整的编译器框架，它兼容大部分主流开发语言例如：C, C++, Objective-C等等，它也兼容大部分主流的平台：x86, x86-64, PowerPC, PowerPC-64,ARM,Thumb等等。
随着移动应用和IoT设备的普及，大量的硬件抛弃了传统的x86架构，选择使用能耗低、性价比高的ARM芯片，ARM指令级渐渐成为主流，但随之而来的，是愈发严峻的安全问题。
由于ast的if转成的中间表示的条件跳转是带有两个分支的，因此需要对if后面所跳转到的位置进行重排。
https://www.cnblogs.com/fisherss/p/13905395.html
正如之前看到的，C1的HIR是一个基于静态单赋值的图IR，由基本块构成控制流图，由静态单赋值指令构成基本块，如图8-1所示。
能够分析数以百万计自动描述的基本块（计算指令的基本片段），来确切了解不同的芯片机构如何执行计算。
在Rust源代码中的rust/compiler/rustc_target/src/abi/call/mips.rs文件是关于MIPS架构的函数调用ABI(Aplication Binary Interface)定义。ABI是编程语言与底层平台之间的接口规范，用于定义函数调用、参数传递和异常处理等细节。
目前流行的fuzzing（如AFL）通常使用较为简单的coverage information，这种覆盖的不准确和不完整给fuzzing带来了严重的局限性。首先，它会导致路径冲突，从而影响fuzzing挖掘出导致新崩溃的潜在路径。更重要的是，它也会影响fuzzing的最优决策。此外，学术界的大部分研究的是Coverage-guided fuzzing，很少有目光真正的投在Coverage上，所以CollAFL做了这一块的内容。
llvm是当前编译器领域非常火热的项目，其设计优雅，官方文档也很全面，可惜目前缺乏官方中文翻译。笔者在学习过程中也尝试进行一些翻译记录，希望能对自己或者他人的学习有所帮助。（PS:初步翻译文档放在github上了，需要可自取，也欢迎提PR共同完善）
为了让代码尽可能快地运行，开发人员和编译器（将编程语言转换为机器可读代码的程序）通常使用性能模型，通过模拟给定的芯片体系结构来运行代码。
大概4个月前开始接触TVM，虽然是0经验开始看，但目前对TVM的IR以及Pass，Codegen，Scheduler等也有了一些基础的认识。所以这篇文章的目的是梳理一下TVM的整体架构，复盘一下自己学到了什么，以及为想学习TVM的小伙伴们提供一个整体思路。「从零开始学深度学习编译器」这个专题的文章和实验代码都被我汇总放到了https://github.com/BBuf/tvm_learn这个仓库中，当然是希望「大力点一下Star了」，感激不尽。仓库目录如下：
文件rust/compiler/rustc_passes/src/debugger_visualizer.rs是Rust编译器中的一个代码文件，它包含了与调试器可视化相关的功能。
编译器的作用便是把我们的高级编程语言(Objective-C)通过一系列的操作转化成可被计算机执行的机器语言(MachineCode)。
只要你和程序打交道，了解编译器架构就会令你受益无穷——无论是分析程序效率，还是模拟新的处理器和操作系统。通过本文介绍，即使你对编译器原本一知半解，也能开始用LLVM，来完成有意思的工作。
我们程序员编写的源代码是人类语言，我们可以很轻松得理解；但是对于计算机硬件（CPU）而言，这些源代码就好比是天书，它根本无法理解，更无法直接执行。计算机只能够识别某些特定的二进制指令，所以在程序真正运行之前，必须要把源代码转换成计算机可以识别的二进制指令。
上周初步完成了LLVM入门教程的翻译，这几天了解了下LLVM项目中的MLIR架构，整体感觉MLIR目的是在高层语言转换到机器码的过程中能够重用更多的优化，核心思想是采用了多层IR，并定义了IR间相互转换的框架。本系列文章将对LLVM项目中的MLIR教程进行翻译。
昊昊是一个前端工程师，最近涉及到工程化领域，想了解一些编译的知识。恰好我比他研究的早一些，所以把我了解的东西给他介绍了一遍，于是就有了下面的对话。
跟其他常见的编程语言不同，Java将编译过程分成了两个部分，这就对性能带来了一定的影响。而即时（Just In Time, JIT）编译器能够提高Java程序的运行速度。
近日谷歌宣布，向非盈利性 LLVM 基金会提供今年 4 月开源的 Multi-Level Intermediate Representation（MLIR）架构，一个与 TensorFlow 紧密结合的表示格式和编译器实用工具库，该架构介于模型表示和低级编译器/执行器（二者皆可生成硬件特定代码）之间。谷歌希望通过向社会提供该架构来激励更多的创新，从而进一步加速 AI 领域发展。我们将 MLIR 的详细内容及谷歌相关报道整理编译如下。
Julia是一门集众家所长的编程语言。随着Julia 1.0在8月初正式发布，Julia语言已然成为机器学习编程的新宠。
Scalar Evolution（SCEV）用于分析循环中的标量（scalar）是如何变化的（evolution）。
该系列文章将系统整理和深入学习系统安全、逆向分析和恶意代码检测，文章会更加聚焦，更加系统，更加深入，也是作者的慢慢成长史。漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~
自从2014年Apple发布Swift语言以来，历时六年多，Swift已经发布到5.3版本，在5.0版本已经ABI stability，5.2版本也已经module stability，不管是语言还是基础库都日趋稳定，目前国内外大厂也都积极拥抱Swift阵营。
最近利用智能合约代码中的错误进行的攻击造成了严重后果，修复错误并及时部署补丁合约具有很大的挑战性。即时修补尤为重要，因为由于区块链系统的分布式特性，智能合约始终在线，它们还管理着相当数量的资产。这些资产正处于危险之中，并且通常在攻击后无法收回。现有的升级智能合约的解决方案取决于手动过程。本文提出了一个名为EVMPATCH的工具（https://github.com/uni-due-syssec/evmpatch-developer-study ），该工具可立即自动修补错误的智能合约。 EVMPATCH具有用于流行的以太坊区块链的字节码重写引擎，并且透明/自动地将常见的现成合约重写为可升级合约。
在Rust源代码中，rust/compiler/rustc_mir_transform/src/simplify.rs文件是Rust编译器中一系列进行MIR（中间表示）简化的转换的实现。MIR是Rust编译器中用于进行优化和代码生成的中间表示。
https://github.com/hunterzju/llvm-tutorial
在Rust源代码中，rust/compiler/rustc_span/src/lib.rs文件定义了与Rust编译器源代码位置相关的数据结构和功能。
即时编译（Just-in-Time Compilation，JIT）是将某种形式的解释程序评估转换为本机程序的过程，并在运行时进行。
JavaScript在1995年被创造出来，它的设计初衷并不是为了快，而且在头十年，它却是不快。
llvm是当前编译器领域非常火热的项目，其设计优雅，官方文档也很全面，可惜目前官方中文翻译。笔者在学习过程中也尝试进行一些翻译记录，希望能对自己或者他人的学习有所帮助。
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