- 主题:一直说现代编译器很智能
虽然我没有做过编译器，但是看一些文章，编译器优化还真的就是体力活，没有太多技术含量，都是工程实践中一点一点经验的积累。这种历史很长的工程，代码可读性肯定好不了，但是也看维护者的技术水平，我们公司的代码30多年了，可读性还撮合吧。据说Oracle的代码非常糟糕，网上还有人专门说过，改一个bug需要几个月。
【 在 Algoquant 的大作中提到: 】
: 这种智能是不是 写死了很多编译优化的规则，相当于很多 if else 的判断，然后去掉某些或者增加了针对性的代码转化功能，说到底是不是 都是体力活？ 如果核心人员都 不干了，岂不成屎山代码了？
: 因为我感觉现在大模型调用工具链，就是脱裤子放屁，太容易成屎山了，如果大模型解析的匹配函数和参数不对，你得搞一堆防御异常的处理，纯纯体力活，是个歧路。
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我之前处理一个bug，一个很资深的工程师，写了4行代码，释放了一些资源，结果就段错误了，而且QA没有测出来，发给客户了，后来紧急回退。
程序复杂到一定程度，就没人完全理解了，到处都是黑盒。等这批人退休后，我们就更不敢改了。
【 在 z16166 的大作中提到: 】
: 这么夸张的吗
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那太多了，在我眼中，有操作系统、数据库、浏览器、chatgpt、搜索引擎、eda、仿真软件。。。。
【 在 BigCarrot 的大作中提到: 】
: 请教几个比编译优化更具技术含量的项目来
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这就是循环展开呀，还有优化成SIMD指令什么的。
【 在 giant85 的大作中提到: 】
: 最近遇到过一例优化， 确实水平挺高
: 类似于a*2+b循环N次， 给优化成了a*4+3b 循环N/2次， 循环unroll后，可以节省近一半的alu指令
: 就不是清楚是怎么做的， 靠规则的话，那编译器同学挺辛苦的
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哦，好吧
【 在 BigCarrot 的大作中提到: 】
: 这几个还真的没法和编译优化比
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浏览器包含JS、CSS解释器，还有图形学、内存管理、网络、多进程/线程，编译器只是一部分。
说chatgpt、仿真软件，是因为我觉着工程还是小事，背后有一套高深的理论，比如人工智能、流体力学、电磁学。。。。这么说吧，一个高水平的码农，照猫画虎可以做出来一个简陋的编译器，但是不可能自己琢磨写出chatgpt、仿真软件，门槛就是难度。
【 在 overcomeunic 的大作中提到: 】
: 操作系统跟编译器是一波的
: 其它几个跟上面两个比还差一些吧，都叫应用软件
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国产chatgpt多，是因为国外开源了啊。。。
【 在 Algoquant 的大作中提到: 】
: 其实真要这样来比的，数学和统计软件难度更高，MATLAB、Mathemtica、SAS软件，这远超了软件系统的概念，没几个学院的教授、博士，都完全看不懂专业代码。
: chatgpt 真排不上号。因为搞一个类chatgpt的，国内的企业已经很多了，搞个类似的国产数据库和操作系统也都有了，3个数学统计软件是真搞不起来。
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