NI LabVIEW软件是一种多规范的图形化编程环境，含有多种概念，包括数据流，面向对象，以及事件驱动编程。LabVIEW也是跨越多种平台的，能够很好地用于多种操作系统（OSs），芯片组，嵌入式设备，以及现场可编程门阵列(FPGAs)。LabVIEW编译程序是一种精密的系统，在过去的20年中具有令人瞩目的发展。探索NI公司的LabVIEW编译程序的处理过程以及近来编译程序的创新。
LabVIEW编译程序处理过程
首先一个VI的编译是类的扩展，主要负责将隐含的类解析为适于终端输出与检查句法错误的类型。在类扩展之后，VI从编辑模型转化为可以被编译程序使用的数据流中间表示(DFIR)图表。编译程序执行几种变换，例如在DFIR图表分解过程中的死码删除，优化，并为代码生成做好准备。DFIR接下来被转化成底层的虚拟机(LLVM)中间表示(IR)，有关IR的一系列扫描被运行，以利于更进一步的优化与底层化——最终——变为机器码。
DFIR提供一种高级的中间表示
DFIR是一种分级的，结构图代码的，基于图表的IR。类似于G代码，DFIR包含很多具有端点的节点，能够与其它端点相连。一些节点，例如框图，含有图表，这些图表也可以依此类推地包含其它节点。
图1显示了一个简单VI的最初DFIR。当LabVIEW首次为VI创建一个DFIR时，这是一种G代码的直接翻译，DFIR图表中的节点具有像G代码中节点一样的一对一的对应性。随着编译程序的执行，DFIR节点有可能被移动，部分分离，或者是增加，然而编译程序将仍然保留原有的特性，例如LabVIEW代码中固有的并行特性。
图 1. 查看一个简单VI 的初始 DFIR 图表
1. DFIR将编辑程序从编译程序的表示中分离——在DFIR出现以前，LabVIEW具有一个单独的VI表示，由编辑程序和编译程序共享。这样在编译过程中，阻止了编译程序修改表示，也会使引入编译程序优化很困难。DFIR引入了一系列的优化与分解措施，能够极大地提高LabVIEW代码的性能，仅要求结构图节点与连线被断开并可以移动。
2. DFIR作为多个编译程序的前段与后段的公用连接点——今天，LabVIEW能处理很多明显不同的任务。类似地，LabVIEW也为用户提供了多种算法模式，例如LabVIEW MathScript，C一体化，仿真图表，以及状态表（statecharts）。DFIR提供了一种常用IR，它由前端生成而由后端使用，使不同组合的重新使用更加便利。
DFIR分解与优化
一旦进入DFIR，VI运行一系列的分解变换，来缩减或标准化DFIR图表。在DFIR图表彻底分解后，DFIR优化扫描开始。有超过30种分解与优化能够提高LabVIEW代码的性能。请仔细查看图2和3显示的简单VI，它被称为Trim Whitespace VI(Trim Whitespace.vi)，来自vi.lib。
图 2. 这是任意 DFIR分解前的 VI
图 3. 上面是Trim Whitespace.vi 结构图的定义
首先，Trim Whitespace.vi被内联到调用VI，如图4所示。现在，不可达代码与死码删除运算可以简化代码。第一个条件结构将总是执行相同的分支，因为输入的是一个恒定值。因此，其余的分支可以同整个第二个条件结构一起移走，因为它们从不执行。循环不变式代码移动将匹配模式基元（Match Pattern primitive）移出循环框，确保其只被执行一次，如图5所示。
图 4. subVI内联到调用程序,导致一个 DFIR图表等价于该 G代码
图 5. 一次执行产生优化的 DFIR图表
DFIR后端变换在DFIR图表被分解与优化后，后端变换开始执行。这些变换评估并注解DFIR图表，为最终将DFIR图表降低为LLVM IR做好准备。聚丛程序负责将节点归为簇，这些簇可以并行运行。替代程序识别何时分配的数据可以重新使用，何时必须制作副本。在替代程序运行后，分配程序预留出VI执行所需的内存空间。最后，编码发生器负责将DFIR图表转化为可执行的机器指令用于目标处理器。
LLVM提供一种底层的中间表示
LLVM是一种多用途，高性能，源代码开放的构架，原来是伊利诺斯州州立大学的作为研究项目而发明的。LLVM因为其灵活性，简洁的API以及不受许可的限制，被广泛用于学术研究与工业生产。在LabVIEW 2010版本，LabVIEW编码生成器使用LLVM来生成目标机器码。在从DFIR图表创建编码流后，LabVIEW访问每个指令并创建一个等价的LLVM表示。软件会激活多种优化扫描，最终，LLVM准时制(JIT)构架在内存中创建可执行的机器指令。现在LabVIEW可以使用LLVM来执行指令综合，跳变线程，聚合标量替代（scalar replacement of aggregates），条件扩展，尾端调用删除，循环不变代码移出，死码删除以及循环展开。
DFIR与LLVM协同工作
DFIR是高级的IR具有并行性，而LLVM是底层IR，具有目标机器特性的认知，二者协同工作以优化开发者为处理器结构而编写的LabVIEW代码，它们能够在处理器上被执行。
– Chris Wood
Chris Wood是NI公司LabVIEW方面的传感器软件工程师。他拥有德克萨斯A&M大学计算机工程专业的学士学位。
– Craig Smith
Craig Smith是NI公司的首席软件工程师。他拥有德克萨斯A&M大学计算机科学专业的学士与硕士学位。
