Visão Geral

Curso Mojo e LLVM Entendendo a Compilacao para Desempenho. Este curso oferece uma visão técnica, profunda e estruturada sobre como a linguagem Mojo utiliza a infraestrutura do LLVM para entregar desempenho de nível próximo ao baixo nível, mantendo alta produtividade. O aluno irá compreender todo o pipeline de compilação, desde o código-fonte em Mojo até a geração de código otimizado para CPU moderna, explorando IR (Intermediate Representation), otimizações estáticas e dinâmicas, análise de tipos, controle de memória, vetorização, paralelismo e backend de geração de código. O curso conecta teoria de compiladores com prática aplicada, capacitando o profissional a escrever código Mojo consciente do compilador, maximizando throughput, reduzindo latência e explorando arquiteturas modernas.

Objetivo

Após realizar este curso Mojo e LLVM: Entendendo a Compilação para Desempenho, você será capaz de:

• Compreender o pipeline completo de compilação do Mojo baseado em LLVM
• Analisar e interpretar LLVM IR gerado a partir de código Mojo
• Escrever código Mojo otimizado para o compilador
• Explorar otimizações de baixo nível para CPU moderna
• Entender como memória, tipos e paralelismo afetam a geração de código
• Avaliar impacto de decisões de design no desempenho final

Publico Alvo

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• Desenvolvedores Mojo
• Engenheiros de Software focados em alto desempenho
• Engenheiros de Sistemas
• Profissionais interessados em compiladores
• Desenvolvedores Python que buscam performance extrema
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Pre-Requisitos

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• Conhecimentos sólidos em Python
• Noções básicas de arquitetura de computadores
• Familiaridade com conceitos de desempenho e otimização
• Interesse em linguagens compiladas
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Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Mojo and LLVM

1. Overview of Mojo Compilation Model
2. What Is LLVM and Why It Matters
3. Performance-Oriented Language Design

Module 2: Compiler Fundamentals Applied to Mojo

1. Frontend, Middle-End, and Backend
2. Abstract Syntax Tree and Semantic Analysis
3. Type System and Compile-Time Guarantees

Module 3: LLVM Intermediate Representation (IR)

1. Understanding LLVM IR Structure
2. Mapping Mojo Constructs to LLVM IR
3. Reading and Analyzing Generated IR

Module 4: Optimization Passes and Transformations

1. Common LLVM Optimization Passes
2. Inlining, Loop Unrolling, and Dead Code Elimination
3. How Optimizations Impact Performance

Module 5: Memory Model and Data Layout

1. Stack vs Heap Allocation
2. Alignment, Padding, and Cache Effects
3. Controlling Memory for Performance

Module 6: Vectorization and Parallelism

1. Auto-Vectorization in LLVM
2. SIMD and CPU Instruction Sets
3. Parallel Code Generation Strategies

Module 7: Backend and Code Generation

1. Target Architectures and Instruction Selection
2. Register Allocation and Scheduling
3. Emitted Machine Code Analysis

Module 8: Writing Performance-Aware Mojo Code

1. Coding Patterns That Help the Compiler
2. Avoiding Performance Pitfalls
3. Benchmarking and Validation Techniques