过去几年中，编译器优化技术有哪些新内容？

我对数据流和控制流图的优化感兴趣，尤其是在计算复杂性方面。但是，了解窥孔优化领域的最新发明也将很有趣。

我不确定它是否新颖，或者在应用方面它是否对您而言太过有趣，但是Hoopl展示了如何对控制/数据流优化进行模块化，并且控制图顶点的事实传播独立于控制图顶点。语言和特定的优化。

他们引用了2002年Lerner，Grove和Chambers的算法，该算法将简单的优化组合为“超优化”。

我认为，对于解决优化传递排序问题的另一种方法，“ 均衡饱和”技术很重要。据我所知，在成熟的编译器中通过具体实现尚未证明它是可行的。以下从证明生成编译器优化可能也很有趣。

经过验证的优化编译器已有一些复兴。除了Lerner的论文（在先前的评论中提到）之外，您还可以查看Xavier Leroy领导的CompCert项目。他们通过将优化指定为机器可检查的证明（使用Coq）做了很酷的事情。我还没有读过这些论文，但是普林斯顿大学的“ 经过验证的软件工具链”项目在该领域似乎也产生了有趣的结果。

认识到双FOR循环中的baz [i] + = force（foo [i]，foo [j]）具有（i，j）的独立结果，并将调用重新排序为（i，j）上的空间填充曲线，以减少缓存未命中。

不是很“窥孔”，但是让缓存忽略了“免费”行为是很好的。