Цель работы состояла в разработке фреймворка на основе LLVM для дополнительной оптимизации высокопроизводительного C++-кода.

Айнур практически самостоятельно справился с изучением необходимых для выполнения задания особенностей и внутренностей LLVM, которая представляет собой достаточно сложную программную систему со множеством компонентов. В процессе выполнения работы Айнуром был разработана система, состоящая из:

- собственного атрибута для функций (путем расширения clang), которым предполагается помечать более важные с точки зрения производительности функции

- оптимизатора на python, решающего задачу глобальной оптимизации путем подбора параметров для помеченных функций

- расширения llvm, меняющего степень агрессивности инлайна помеченных функций в зависимости от параметров

Реализованная система позволяет производить оптимизацию кода путем более агрессивной стратегии инлайна для нужных функций при условии, что сгенерированный в итоге код помещается в заданный объем (например, кеш инструкций). Данная система является практически законченным решением, которому для полноценного применения не хватает только интеграции с классическими системами оптимизации, такими как PGO (profile-guided optimization).

Студент выполнил подавляющую часть задач, стоящих перед ним. В процессе работы Айнур продемонстрировал навыки самостоятельного поиска и изучения новых для него материалов и технологий. Проявлял активное участие в планировании и обсуждении функциональности системы.

Считаю, что выпускная работа заслуживает оценки "хорошо".