динамическая компиляция кода

Некоторые эмуляторы ЦП обрабатывают машинный код, как если бы это был байтовый код, и выполняют JIT-компиляцию почти так же, как если бы это была Java. Это очень эффективно, но это означает, что разработчикам необходимо написать версию компилятора для каждого процессора, на котором работает их эмулятор, и для каждого эмулируемого процессора.

Обычно это означает, что он работает только на x86 и раздражает всех, кто хотел бы использовать что-то другое.

Они также могли бы перевести его в LLVM или байт-код Java или .Net CIL, а затем скомпилировать его, что также сработало бы.

В вашем случае я не уверен, что это лучший способ. Я думаю, что я бы сделал это, используя динамические библиотеки. Создайте каталог, который должен содержать «плагины», и позвольте пользователю скомпилировать их самостоятельно. Заставьте вашу программу сканировать каталог и загружать каждую найденную DLL или .so.

Делая это таким образом, вы тратите меньше времени на написание компиляторов кода и больше времени на то, чтобы что-то сделать.

Должна ли динамически компилируемая подпрограмма быть на каком-либо конкретном языке? Если ответ на этот вопрос «Да, это должен быть C++», вам, вероятно, не повезло. C++ — это наихудший выбор для онлайн-перекомпиляции.

Является ли динамическая часть вашего приложения (процедура фрактального итератора) основным узким местом процессора? Если вы можете позволить себе использовать язык, который не компилируется, вы, вероятно, избавите себя от множества неприятностей. Lua и JavaScript — сильно оптимизированные интерпретируемые языки, которые работают всего в несколько раз медленнее, чем нативный скомпилированный код.

Если вам действительно нужно, чтобы динамическая функциональность была скомпилирована в машинный код, лучше всего использовать clang/llvm. clang — это интерфейс C/Objective-C, разработанный Apple (и некоторыми другими) для обеспечения хорошей работы динамической перекомпиляции в режиме онлайн. llvm — это бэкэнд, который clang использует для преобразования переносимого байт-кода в собственный машинный код. Имейте в виду, что clang в настоящее время не поддерживает большую часть C++, так как это такой сложный язык для правильной работы.

Если вы можете писать свои динамические расширения на C (не C++), вы можете найти компилятор Tiny C. использования. Он доступен под лицензией LGPL, совместим с Windows и Linux и представляет собой небольшой исполняемый файл (или библиотеку) размером ~100 КБ для препроцессора, компилятора, компоновщика и ассемблера, и все это он делает очень быстро. Недостатком этого, конечно, является то, что он не может сравниться с оптимизацией, которую вы можете получить с помощью GCC. Другим потенциальным недостатком является то, что это только X86 AFAIK.

Если вы решили написать ассемблер, TCC может справиться с этим -- документация говорит, что он поддерживает синтаксис, подобный газу, и поддерживает коды операций X86.

TCC также полностью поддерживает ANSI C и почти полностью совместим с C99.

При этом вы можете либо включить TCC в виде исполняемого файла с вашим приложением, либо использовать libtcc (документации по libtcc в Интернете не так много, но она доступна в исходном пакете). В любом случае вы можете использовать tcc для создания динамических или разделяемых библиотек или исполняемых файлов. . Если бы вы пошли по пути динамической библиотеки, вы бы просто добавили в нее функцию Render (или любую другую), а затем dlopen или LoadLibrary и вызвали Render, чтобы, наконец, запустить рендеринг, разработанный пользователем. В качестве альтернативы вы можете создать отдельный исполняемый файл и popen выполнить его. все ваше общение через автономные stdin и stdout.

Поскольку вы генерируете пиксели для отображения на экране, рассматривали ли вы возможность использования HLSL с компиляцией динамического шейдера? Это даст вам доступ к оборудованию SIMD, предназначенному именно для таких вещей, а также к динамическому компилятору, встроенному прямо в DirectX.

LLVM должен уметь делать то, что вы хотите. Он позволяет вам формировать описание программы, которую вы хотите скомпилировать, в объектно-ориентированной манере, а затем компилировать это описание программы в собственный машинный код во время выполнения.

Nanojit — довольно хороший пример того, что вам нужно. Он генерирует машинный код из промежуточного языка. Это C++, маленький и кроссплатформенный. Я не использовал его очень широко, но мне нравилось играть только для демонстраций.

Скопируйте код в файл и скомпилируйте его как динамически загружаемую библиотеку, затем загрузите его и вызовите.

Есть ли причина, по которой вы не можете использовать решения на базе графического процессора? Это, кажется, кричит для одного.