使用本机映像编译的松露解释器AOT如何进行PE？
使用原生图像来改善松露解释器的启动时间似乎很常见。
我的理解是，使用本机映像的AOT编译将导致方法编译为在专用子虚拟机中运行的本机代码。
此外，Truffle框架依赖于动态收集的分析信息来确定要部分评估的节点树。PE的工作方式是获取有问题节点的JVM字节码，并在Graal JIT编译器的帮助下对其进行分析。
这就是我感到困惑的地方。如果我们通过原生图像传递一个 Truffle 解释器，则每个节点方法的代码将是原生代码。那么，PE如何进行呢？事实上，格拉尔甚至在基底VM中是否可用？
共有1个答案
除了解释器的本机代码之外，SVM还在图像中存储解释器的表示（一组符合解释器的方法）以进行部分评估。这种表示的格式不是JVM字节码，而是已经解析成Graal IR形式的图。PE在这些图上运行，产生更小的、优化的图，然后将其馈送到Graal编译器，所以是的，SVM在本机图像中也提供了Graal编译器。为什么是Graal图而不是字节码？过去使用字节码，但是存储图直接节省了（字节码到Graal IR）解析步骤。
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