带有本地图像的AOT松露解释器的PE如何进行？

Question

使用native-image来缩短Truffle解释器的启动时间似乎很普遍。

我的理解是，使用本机图像进行AOT编译将导致将方法编译为在专用SubstrateVM中运行的本机代码。

此外，Truffle框架依赖于动态收集的概要分析信息来确定要部分评估的节点树。该PE通过获取有问题的节点的JVM字节码并在Graal JIT编译器的帮助下进行分析来进行工作。

这是我感到困惑的地方。如果我们通过本机图像传递Truffle解释器，则每个节点方法的代码将是本机代码。那么，PE如何进行？实际上，Graal甚至可以在SubstrateVM中使用吗？

Answer 1

除了解释器的本机代码外，SVM还在图像中存储了解释器的表示形式（符合解释器的一组方法），以进行部分评估。此表示形式的格式不是JVM字节码，而是已解析为Graal IR形式的图形。 PE在这些图上运行，生成甚至更小的，优化的图，然后将其馈送到Graal编译器，因此SVM也在本地映像中附带了Graal编译器。 为什么使用Graal图而不是字节码？过去使用字节码，但是直接存储图形可以节省（将字节码保存到Graal IR中）解析步骤。