LLVM IR Viewer

Una herramienta rápida para visualizar y analizar LLVM IR, mapeando instrucciones a flujo de control y de datos con oportunidades de optimización para desarrolladores e investigadores.

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Sobre esta herramienta

Purpose & User Intent: LLVM IR Viewer resuelve el problema exacto de revelar la estructura y las relaciones dentro del código LLVM IR. Los usuarios objetivo incluyen ingenieros de compiladores, investigadores de optimización y docentes avanzados que inspeccionan fragmentos IR para validar pases, detectar anomalías y comparar transformaciones. La herramienta acepta un bloque de texto LLVM IR y devuelve un gráfico legible por máquina junto con resúmenes breves que ayudan a la revisión y al depurado.

Core Logic & Features: Las capacidades del dominio incluyen parsing de IR, extracción de funciones y bloques básicos, y la construcción de un grafo de flujo de control (CFG) y un grafo de flujo de datos (DFG). Las características requeridas son el parsing léxico y sintáctico, el enlace de bloques mediante terminadores y el mapeo de metadatos por instrucción. Las características opcionales/avanzadas incluyen indicios de alias, indicadores de impacto de inline y trazas de flujo de datos entre funciones. Las salidas incluyen esquemas JSON para CFG/DFG y un resumen compacto legible para una inspección rápida.

Inputs & Outputs: Las entradas son texto LLVM IR (requerido) y controles de alcance opcionales (p. ej., nombre de función, módulo). Las salidas son datos estructurados: aristas CFG, bloques básicos, listas de instrucciones y un resumen JSON compacto; además de una descripción legible. Las salidas están diseñadas para herramientas downstream y editores que necesitan visualización rápida.

Algorithms & Calculations: La herramienta tokeniza IR, identifica límites de funciones, arma bloques y enlaza sucesores mediante instrucciones terminadoras. Calcula estructuras CFG y DFG y deriva métricas como conteo de bloques, conteo de aristas y puntos de optimización potenciales. Las convenciones siguen la sintaxis textual de LLVM; no se ejecuta código ni se realiza análisis dinámico.

Error & Edge Cases: Si el IR es sintácticamente inválido, la herramienta reporta posiciones de error precisas y gráficos parciales cuando es posible. Funciones faltantes o bloques mal formados pueden producir gráficos incompletos con advertencias. Modulos grandes pueden procesarse por partes; la salida por streaming podría activarse en futuras versiones.

Industry/Region & Localization: Sigue las convenciones del proyecto LLVM; las unidades y la terminología se alinean con los estándares de la ingeniería de compiladores. La localización se aplica solo a etiquetas textuales; las representaciones numéricas usan el formato por defecto de LLVM.

Assumptions & Exclusions: Se asume que la entrada es LLVM IR textual conforme al estándar. No hay desensamblaje más allá del IR, no se ejecuta código ni se simula el runtime. No es un descompilador ni optimizador, sino una ayuda de visualización e inspección.

Cómo usar

  1. Proporcionar entradas: pegue o escriba el fragmento de LLVM IR en el campo de entrada.
  2. Ejecutar análisis: la herramienta analiza IR y construye CFG/DFG.
  3. Revisar salidas: inspeccionar los grafos y el resumen en el panel de resultados.
  4. Iterar: refinar el IR y volver a ejecutar para observar cambios.
  5. Exportar: copiar datos JSON o resúmenes textuales para integración.
How to use llvm viewer

Frequently Asked Questions

Encuentre respuestas rápidas

Qué es LLVM IR y por qué verlo?
LLVM IR es una representación intermedia de bajo nivel, independiente de la plataforma, utilizada por el marco de compiladores LLVM. Ver IR ayuda a verificar optimizaciones, entender flujos de datos y de control, y diagnosticar problemas de corrección o rendimiento durante el desarrollo y la investigación. No ejecuta el código.
Qué entradas se aceptan?
La herramienta acepta texto LLVM IR. Puede limitar el alcance a una única función o a un módulo, pero el requisito clave es una sintaxis IR válida. Los módulos grandes pueden tratarse por streaming o por trozos para mantener la capacidad de respuesta.
Qué salidas se generan?
Las salidas incluyen representaciones CFG y DFG, metadatos por instrucción, un resumen JSON compacto y una descripción legible. Los datos están diseñados para herramientas aguas abajo y una rápida inspección por ingenieros y educadores.
¿Existe un límite de longitud para fragmentos IR?
En principio no hay un límite rígido, pero entradas muy grandes pueden procesarse en trozos o requerir análisis incremental. Resultados parciales pueden devolverse mientras se procesa más IR, con advertencias sobre grafos incompletos.

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