Есть ли инструменты где настраивается что и во что преобразовывать и оно преобразовывает)

универсальный транслятор получается)

Так-то под определение подходит GCC: на вход - много ЯП относительно высокого уровня, на выход - бинарники для разных архитектур на выбор.

Такие расплывчивые формулировки вам самомму не дадут даже направления поиска. Нужен source-to-source транслятор (он же транспилятор) или high-level -> low-level. Может low-level -> high-level трансляция (оно же дисассемблирование)? low-level -> low-level (бинарная трансляция)?

source-to-source/high-level-high-level)

Универальных нету. Да даже специализированные оставляют желать лучшего. Это очень сложная тема. Лучшее что пока придумали это задействовать AI:
https://ai.facebook.com/blog/deep-learning-to-translate-between-programming-languages/

А у кланга разве более менее не так? Там конечно c, c++, obj-c, obj-c++ — в каком-то смысле похожие языки, но все равно

Вы не поверите, но я пошёл сохранять курс 512 к себе локально, и нашёл эти сохранённые курсы! Могу в какой-нибудь репозиторий добавить

кайф, спасибо! Если знаешь ещё подобные инструмент - накидай пожалуйста

В традиционных алгоритмах распределения регистров на основе задач упаковки в контейнеры или раскраски графов трудно учесть дополнительные ограничения на доступ к регистрам.

Речь идет об архитектурах с нерегулярным доступом к регистрам (register aliasing, ограничения на использование конкретных регистров в командах). И это относится к x86, но в еще большей мере — к DSP-процессорам и другим специализированным архитектурам.

За последние 3 десятилетия исследователи предложили несколько подходов к проблеме, в том числе метод на базе задачи о квадратичном присваивании (quadratic assignment problem, или QAP), верней частном ее случае: partitioned boolean quadratic optimization problem, или PBQP.

Бернард Шольц (Bernhard Scholz) в работе 2002 года сформулировал распределение регистров как задачу PBQP и показал, что метод позволяет моделировать особенности сложных архитектур. PBQP - NP-полная задача, поэтому впоследствии для метода были разработаны эффективные эвристики, делающие время поиска решений приемлемым.

Интересным метод является не только из-за применимости к отдельным архитектурам:

- возможно регулировать время работы решателя, то есть алгоритм становится прогрессивным;
- решатель может как искать оптимальные решения, так и быстро находить субоптимальные при помощи эвристик;
- алгоритм пытается избегать применения эвристики и в большинстве случаев предлагает оптимальные решения.

Наилучшие относительно других подходов результаты PBQP показывает именно в нерегулярных архитектурах, ради которых решатель PBQP был реализован сначала в libfirm, после - и в LLVM.

Впоследствии исследования применимости PBQP в распределении регистров и порождении кода вдохновили эксперименты в применении метода, например, к тестированию памяти или методам машинного обучения.

Понятия регулярности и ортогональности архитектур процессоров в классической работе (1981): https://www.cs.auckland.ac.nz/compsci703s1c/resources/Wulf.pdf

Оригинальная публикация, представляющая PBQP (2002): http://www.complang.tuwien.ac.at/scholz/publications/lctes02.ps.gz

Развитие идей, обновленный алгоритм и новая эвристика (2006): https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.131.4551&rep=rep1&type=pdf

Разработчики libfirm о применении к SSA (2011):  https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/978-3-642-19861-8_4.pdf

Неформальный пост от разработчиков libfirm (2011): https://beza1e1.tuxen.de/articles/pbqp.html

Сама задача: https://en.wikipedia.org/wiki/Quadratic_assignment_problem

Тестирование памяти (2020): https://dl.acm.org/doi/fullHtml/10.1145/3427378

Машинное обучение (2018): https://arxiv.org/pdf/1710.01079.pdf

#pbqp #registeralloc #libfirm #llvm

видел кто материал о том, как делать валидатор полноты паттерн матчинга?

интуитивно представляю что нужно какое-то дерево строить по мере обхода паттернов и вырезать из него ноды, а в конце проверить что дерево пустое осталось

Подскажите пожалуйста, как можно синтезировать программы из заданых комбинаторов? Желательно по тестам, а не спецификации. Если нет такого софта, то как можно самому подойти к проблеме? Перформанс не сильно важен так как интересующие программы  -маленькие

а как понять сколько паттернов возможно? например если сложный паттерн состоящий из других

предполагается, что определения всех типов у нас есть

собственно из-за сложных паттернов я и думаю, что нужно какое-то дерево, чтобы из поддерева выкидывать подпаттерны, или выкидывать все поддерево, если там вайлдкард паттерн

Из MSR прилично статей на эту тему. Используя Z3, понятное дело. 😊

то что вы описываете гуглится по словам "programming by example",
есть довольно неплохой обзор современного состояния дел в области от Microsoft Research
https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2017/10/program_synthesis_now.pdf

у Luc Maranget про это статьи етсь

о спасибо:
http://moscova.inria.fr/~maranget/papers/ml05e-maranget.pdf
http://moscova.inria.fr/~maranget/papers/warn/warn.pdf