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사람이 어셈블리를 직접 작성하지 않고 LLVM IR을 작성

나르시갤로그로 이동합니다. 2025.11.24 14:26:44
조회 121 추천 1 댓글 5

? 사람이 어셈블리를 직접 작성하지 않고 LLVM IR을 작성하는 경우

저수준 프로그래밍을 하다 보면 CPU 아키텍처에 맞는 어셈블리 코드를 직접 작성해야 할 때가 있습니다. 하지만 어셈블리는 아키텍처마다 문법과 규약이 달라서 배우기도 어렵고 유지보수도 힘듭니다. 

이때 대안으로 사용할 수 있는 것이 바로 LLVM IR(Intermediate Representation)입니다. LLVM IR은 사람이 직접 작성할 수 있는 플랫폼 독립적인 가상 어셈블리로, LLVM 도구 체인을 통해 원하는 아키텍처의 어셈블리 코드로 변환할 수 있습니다. 


?+ 예시: IR 작성 → 어셈블리 생성

예를 들어, 두 정수를 곱하는 함수를 직접 IR로 작성한다고 해봅시다.

; mul.ll
define i32 @mul(i32 %x, i32 %y) {
entry:
  %prod = mul i32 %x, %y
  ret i32 %prod
}

이제 이 IR 파일을 LLVM 도구로 변환하면:

  1. IR → 어셈블리(.s): bash llc mul.ll -o mul.s

  2. 어셈블리 → 실행 파일: bash clang mul.s -o mul


?+ 결과: x86-64 어셈블리 코드

LLVM이 자동으로 생성한 어셈블리(mul.s)는 대략 다음과 같습니다:

mul:
    imul    edi, esi    ; x * y
    mov     eax, edi    ; 결과를 eax에 저장
    ret

📝 특정 주소를 직접 다루는 경우

LLVM IR은 단순한 연산뿐 아니라 특정 메모리 주소를 직접 접근하는 것도 가능합니다.
예를 들어, 0x1000 주소에 있는 값을 읽고 쓰고 싶다면 다음과 같이 작성할 수 있습니다:

; addr.ll
define i32 @read_addr() {
entry:
; 0x1000은 십진수로 4096입니다.
  %ptr = inttoptr i64 4096 to i32*   ; 0x1000 주소를 i32* 포인터로 변환
  %val = load i32, i32* %ptr         ; 해당 주소에서 값 읽기
  ret i32 %val
}

define void @write_addr(i32 %x) {
entry:
  %ptr = inttoptr i64 4096 to i32*   ; 0x1000 주소를 i32* 포인터로 변환
  store i32 %x, i32* %ptr            ; 해당 주소에 값 쓰기
  ret void
}

이 IR을 컴파일하면 LLVM이 자동으로 해당 아키텍처에 맞는 어셈블리 명령어(mov, load, store 등)를 생성합니다. 

⚠+ 단, 이런 방식은 운영체제와 하드웨어 환경에 따라 동작이 달라질 수 있으며, 잘못된 주소를 접근하면 segfault가 발생할 수 있습니다. 따라서 일반적인 애플리케이션보다는 드라이버 개발, 메모리 맵 I/O 같은 특수한 상황에서만 사용됩니다. 


📌 장점

  • 플랫폼 독립성: IR은 특정 CPU에 종속되지 않으므로, 같은 IR을 ARM, RISC-V 등 다른 아키텍처용 어셈블리로도 변환할 수 있습니다.
  • 생산성: 사람이 직접 복잡한 어셈블리를 작성하지 않고, 상대적으로 단순한 IR을 작성하면 됩니다.
  • 확장성: IR은 최적화 패스를 거쳐 더 효율적인 코드로 변환될 수 있습니다.
  • 저수준 제어: 필요하다면 특정 주소를 직접 다루는 저수준 작업도 IR로 표현할 수 있습니다.

💬 마무리

즉, 사람이 직접 어셈블리를 작성하지 않고 IR을 작성하는 방식은 저수준 제어가 필요하지만 아키텍처별 어셈블리 문법에 얽매이고 싶지 않을 때 매우 유용합니다. LLVM이 알아서 해당 아키텍처에 맞는 어셈블리를 생성해 주기 때문에, 개발자는 IR만 작성하면 됩니다. 

👉 여러분은 직접 IR을 작성해서 어셈블리를 생성해본 경험이 있으신가요?
👉 혹은 특정 주소를 직접 다루는 저수준 작업을 IR로 표현해본 적 있으신가요? 


이 글은 MS 코파일럿 스마트 GPT로 생산한 글입니다.

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