使用 LLVM 作为 Matlab 后端
使用 LLVM（及其成熟的 JIT 和优化器）来运行像 Matlab 这样的解释语言代码是否有意义？
通过使用抽象编译器优化器而不是 Matlab 当前的操作方式，可以增强执行的哪些具体部分？ （我知道它可能有一个简单的类似 LLVM 的优化器，但我不相信它像 LLVM 本身那么强大）
我想到这一点的原因是因为使用典型的 Matlab 计算所具有的运行时信息（参数大小等）。 ）我认为成熟的优化器可以在非常简单的场景中提高执行速度，在这些场景中，Matlab 程序现在需要采取特殊措施来确保最佳性能（例如变量的显式预分配等）。
我知道目前不支持任何这些根本没有，但是我只是想知道这样的翻译会产生什么影响。
Would it make sense to use LLVM (with its full-fledged JIT and optimizers) to run an interpreted language code like Matlab?
What are the concrete parts of execution that could be enhanced, by using an abstract compiler-optimizer instead of Matlab's current modus operandi? (I understand it probably has a simple LLVM-like optimizer, but I don't believe it is as powerful as LLVM itself)
The reason I thought of this is because using the runtime information a typical Matlab calculation has (size of arguments etc.) I think a full-fledged optimizer could increase execution speed in very simple scenarios where a Matlab program now needs to take special measures to ensure optimal performance (like explicit preallocation of variables etc.)
I understand there is currently no support for any of this at all, but I'm just wondering what the impact of such an interpreter would be.
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