编译器核心架构为传统三段式模型
- FrontEnd：负责源码解析->语法树生成；涉及到词法分析（Lex），语法分析，语义分析
- Optimizer：负责中间代码优化；涉及到常量传播，死代码消除，循环优化等
- BackEnd：负责目标机器码生成；涉及到指令选择，寄存器分配，指令调度
在编译过程中，前端主要负责词法和语法分析，将源代码转化为抽象语法树；优化器则是在前端的基础上，对中间代码进行优化，使代码更加高效；后端则是将已经优化的中间代码转化为针对各自平台的机器代码。
在这之中，中间代码被称为IR（Intermediate Representation）
主流编译器技术
GCC（GNU Compiler Collection）
前后端耦合度高，支持多语言
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LLVM（Low Level Virtual Machine）
模块化SDK架构，将编译器拆分成可重用库（like libLLVMCore），定义通用中间表示LLVM IR
典型的工具链有，opt：IR优化器；llc：IR->汇编代码生成器；llvm-mc：汇编器/反汇编器
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Clang（LLVM前端）
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TorchInductor
在pytorch2.0之后，引入了torchinductor，从“即时执行”向“编译模式”变化，TorchInductor把pytorch模型变成triton代码（gpu上）
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