# LLVM IR

**LLVM IR**(LLVM Intermediate Representation)은 LLVMow Level Virtual Machine 프로젝트의심 구성 요소 중로, 소스를 기계어로 변환하는정에서 사용되는 **중간 코드**( Representation) 형식이다. LLVM IR은파일러가 다양한 프로그래밍 언어를 지원하고, 다양한 하드웨어 아키텍처로 코드를 생성할 수 있도록 하는 추상화 계층을 제공한다. 이 문서 LLVM IR의 구조, 특징, 활용 사례 및 관련 기술에 대해 설명한다.

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## 개요

LLVM IR은 고수준 언어(예: C, C++, Rust, Swift 등)를 기계어로 컴파일하는 과정에서 사용되는 **저수준의, 타입화된, 독립적인 중간 표현**(IR)이다. LLVM은 이 IR을 기반으로 다양한 최적화를 수행한 후, 타겟 아키텍처(예: x86, ARM, RISC-V 등)에 맞는 기계어로 변환한다.

LLVM IR은 다음과 같은 목적을 위해 설계되었다:

- **다양한 언어 지원**: 여러 프론트엔드(예: Clang, Swift 컴파일러)가 동일한 IR을 생성할 수 있다.
- **다양한 백엔드 지원**: 하나의 IR을 여러 CPU 아키텍처로 컴파일할 수 있다.
- **효율적인 최적화**: IR 단계에서 소스 코드에 가까운 정보를 유지하면서도, 기계어에 가까운 구조를 가져 최적화가 용이하다.

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## LLVM IR의 구조와 형식

LLVM IR은 세 가지 주요 형식으로 표현될 수 있다:

### 1. 텍스트 형식 (Human-readable)
LLVM IR은 `.ll` 확장자를 가진 텍스트 파일로 작성할 수 있으며, 사람이 읽고 이해하기 쉬운 형태이다. 예를 들어, 간단한 덧셈 함수는 다음과 같이 표현된다:

```llvm
define i32 @add(i32 %a, i32 %b) {
entry:
  %sum = add i32 %a, %b
  ret i32 %sum
}
```

- `define`: 함수 정의
- `i32`: 32비트 정수 타입
- `%a`, `%b`: 변수 (로컬 값)
- `add`: 덧셈 연산
- `ret`: 반환

### 2. 메모리 내 표현 (In-memory IR)
LLVM은 컴파일러 내부에서 IR을 C++ 객체 형태로 유지하며, 이를 통해 프로그래밍적으로 IR을 생성, 수정, 분석할 수 있다. 이 방식은 Clang과 같은 컴파일러가 IR을 생성할 때 사용한다.

### 3. 비트코드 형식 (Bitcode, `.bc`)
LLVM IR은 바이너리 형식으로도 저장할 수 있으며, 이를 **LLVM Bitcode**라고 한다. `.bc` 파일은 컴파일 중간 결과를 저장하거나, 링킹 시점 최적화(LTO, Link-Time Optimization)에 활용된다. Bitcode는 텍스트보다 압축률이 높고 파싱 속도가 빠르다.

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## 특징

### 정적 단일 할당 (SSA, Static Single Assignment)
LLVM IR은 **SSA 형식**을 기본으로 한다. 즉, 모든 변수는 단 한 번만 할당되며, 여러 값을 가지려면 새로운 변수를 만들어야 한다. 이는 데이터 흐름 분석과 최적화를 매우 효율적으로 만든다.

예시:
```llvm
%1 = add i32 %a, %b
%2 = mul i32 %1, 2
```
여기서 `%1`은 단 한 번만 정의된다.

### 타입 안전성
LLVM IR은 명시적인 타입 시스템을 가지며, 모든 연산은 타입 정보를 포함한다. 이는 잘못된 연산을 사전에 방지하고, 정확한 최적화를 가능하게 한다.

### 모듈 기반 구조
LLVM IR은 **모듈**(Module) 단위로 구성된다. 하나의 모듈은 함수, 전역 변수, 함수 선언 등을 포함할 수 있으며, 여러 모듈을 링크하여 하나의 프로그램을 만들 수 있다.

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## 활용 사례

### 1. 컴파일러 백엔드
LLVM은 Clang(C/C++), Swift, Rust 등 여러 언어의 컴파일러 백엔드로 널리 사용된다. 이들 언어는 각자의 프론트엔드에서 LLVM IR을 생성한 후, LLVM이 IR을 최적화하고 기계어로 변환한다.

### 2. 최적화 도구
LLVM은 IR 단계에서 수많은 최적화 패스(예: 루프 최적화, 인라인, 상수 전파)를 제공한다. 예를 들어, `-O2` 또는 `-O3` 옵션은 IR에 다양한 최적화를 적용한다.

### 3. 정적 분석 및 보안 도구
LLVM IR은 소스 코드보다 구조화되어 있고, 기계어보다 추상적이므로, 코드 분석 도구(예: Clang Static Analyzer, sanitizers)에 적합하다.

### 4. JIT 컴파일 및 인터프리터
LLVM은 **JIT**(Just-In-Time) 컴파일러를 지원하여, 런타임에 IR을 기계어로 변환할 수 있다. 이는 LuaJIT, Julia 등의 언어에서 활용된다.

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## 관련 도구

| 도구 | 설명 |
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| `clang` | C/C++ 소스를 LLVM IR로 변환 |
| `opt` | LLVM IR에 최적화를 적용 |
| `llc` | LLVM IR을 기계어 어셈블리로 변환 |
| `llvm-dis` / `llvm-as` | Bitcode ↔ 텍스트 형식 변환 |
| `lli` | LLVM IR을 직접 실행 (JIT) |

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## 참고 자료

- [LLVM 공식 문서](https://llvm.org/docs/)
- [LLVM Language Reference Manual](https://llvm.org/docs/LangRef.html)
- Chris Lattner, "LLVM: An Infrastructure for Multi-Stage Optimization", 2002 (LLVM 박사 논문)

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LLVM IR은 현대 컴파일러 기술의 핵심 요소로, 소스 코드와 기계어 사이의 다리 역할을 하며, 효율적인 최적화와 다중 플랫폼 지원을 가능하게 한다. 그 구조와 유연성 덕분에 산업계와 학계에서 광범위하게 사용되고 있으며, 컴파일러 개발자라면 반드시 이해해야 할 중요한 개념이다.