style(doc): 重构 Lab6 文档结构

doc/Lab6-并行与循环优化.md

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 ## 1. 本实验定位
 
-Lab6 的目标是在 Lab5 基本标量优化之后，面向“循环密集型代码”继续优化。  
-本实验重点不是再补语义覆盖，而是提升中后端对循环结构的处理能力，为性能优化打基础。
+Lab6 的重点是在 Lab5 基本标量优化之后，继续围绕循环结构开展更进一步的性能优化。本实验不再以补齐语义覆盖为主，而是把重点放在循环识别、循环变换以及可并行循环分析等问题上，为进一步提升最终生成代码的性能打基础。
 
-核心方向：
+## 2. Lab6 要求
 
-1. 循环识别与规范化
-2. 循环相关优化（如不变代码外提、强度削弱等）
-3. 可并行循环分析与并行化改造（可选，按课程要求推进）
+本实验需要完成的事情包括：在现有 IR 上识别循环结构，至少能够区分循环头、循环体与回边；实现有效的循环优化，并保证变换前后语义一致；将这些优化接入 `PassManager`，使其能够与 Lab5 的优化流程协同工作；最后通过回归测试和性能或代码规模对比，验证优化结果的正确性与收益。若课程要求涉及并行部分，也可以继续尝试可并行循环识别与并行化改造。
 
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-## 2. 先看这一点：循环优化依赖分析结果
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-循环优化通常依赖一组基础分析：
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-1. CFG 与支配关系
-2. 循环层次信息（LoopInfo）
-3. def-use/use-def 与副作用信息（保证变换合法）
-
-如果这些基础信息不稳定，循环优化很容易“优化错程序”。  
-因此 Lab6 建议先把分析链路和验证手段搭好，再做具体变换。
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-## 3. Lab6 要求
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-需要同学完成：
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-1. 在现有 IR 上识别循环结构（至少能区分循环头、循环体、回边）。
-2. 实现有效的循环优化，并保证语义不变。
-3. 将循环优化并入 `PassManager`，与 Lab5 的优化流程协同工作。
-4. 对优化前后结果做回归验证，并给出性能或代码规模对比（至少一种指标）。
-5. 可选：尝试实现可并行循环识别与并行化改造（按课程要求）。
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-## 4. 相关文件
+## 3. 相关文件
 
 以下文件与本实验内容相关，建议优先阅读。
 
@@ -47,96 +17,46 @@ Lab6 的目标是在 Lab5 基本标量优化之后，面向“循环密集型代
 - `src/ir/analysis/LoopInfo.cpp`
 - `src/ir/passes/PassManager.cpp`
 
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-## 5. 可选优化方向
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-1. 循环不变代码外提（LICM）
-2. 归纳变量简化与强度削弱
-3. 循环展开（小规模、受控展开）
-4. 循环分裂
-5. 简单并行化识别（无跨迭代写后读/写后写冲突时标记可并行）
-...
+## 4. 当前基础与前置准备
 
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+循环优化通常依赖一组相对稳定的基础分析，包括 CFG 与支配关系、循环层次信息（`LoopInfo`），以及 def-use/use-def 和副作用信息。只有这些基础信息足够稳定，后续的循环变换才不容易“优化错程序”。因此，在正式实现具体优化之前，建议先把分析链路与验证手段理顺。
 
-## 6. 简要优化原理
+## 5. 可实现的优化方向与实现提示
 
-### 6.1 循环不变量外提（Loop Invariant Code Motion）
+本实验可以选择的方向包括循环不变代码外提、归纳变量简化与强度削弱、循环展开、循环分裂，以及简单的并行化识别。如果你的实现还需要围绕当前框架补充其他循环相关优化，也可以按需扩展。
 
-原理：  
-将循环中“每次迭代结果都不变”的表达式移动到循环外执行。若某表达式不依赖循环内变化的值，并且其操作数在循环内不被改写，则它是循环不变量。
+### 5.1 循环不变量外提（Loop Invariant Code Motion）
 
-作用：  
-减少循环体内重复计算，降低迭代开销。
+循环不变代码外提的核心，是把循环中每次迭代结果都不变的表达式移动到循环外执行。若某个表达式不依赖循环内变化的值，并且其操作数在循环体内不被改写，那么它就具备外提条件。这样做的直接收益，是减少循环体内的重复计算，降低迭代开销。实现时，通常需要先识别循环结构，再判断哪些表达式对所有迭代都恒定，然后把它们外提到循环前置块或其他等价安全位置。
 
-实现思路：  
-先识别循环结构，再判断循环体中哪些表达式对所有迭代恒定。把这些表达式外提到循环前置块（或等价安全位置），循环体改用外提结果。
+### 5.2 强度削弱（Strength Reduction）
 
-### 6.2 强度削弱（Strength Reduction）
+强度削弱的思路，是把高开销运算替换为等价的低开销运算。循环中的典型场景，是把乘法、除法等操作改写为递增或递减更新。这样可以降低每次迭代的算术成本，提高整体执行效率。实现时，通常需要先识别归纳变量以及与其线性相关的表达式，再判断是否可以通过引入辅助变量，用加减更新替代高成本运算。
 
-原理：  
-将高开销运算替换为等价低开销运算。典型场景是把循环中的乘法/除法改写为增量更新（加减）。
+### 5.3 循环展开（Loop Unrolling）
 
-作用：  
-降低每次迭代的算术成本，提高整体执行效率。
+循环展开的做法，是在一次迭代中执行多份循环体副本，以减少控制指令比例，并提升指令级并行机会。它也常常能为后续向量化或流水线优化创造条件。实现时，需要选择合适的展开因子，复制循环体并调整步长；如果总迭代次数不能整除展开因子，还需要保留余数迭代路径以保证结果正确。
 
-实现思路：  
-识别归纳变量与其线性相关表达式，判断是否可改写为递增/递减更新。引入辅助变量后，用加减替代高成本运算并保持语义一致。
+### 5.4 循环分裂（Loop Fission）
 
-### 6.3 循环展开（Loop Unrolling）
+循环分裂是把一个包含多类语句的循环拆成多个循环，每个循环只执行原循环中的一部分语句。这样做通常有助于降低单个循环体的复杂度，改善数据局部性，并为并行化或向量化提供更好的前提。实现时，一般需要先做数据依赖分析；只有在若干语句之间不存在阻碍重排的依赖时，才适合将其拆分到不同循环中。
 
-原理：  
-一次迭代中执行多份循环体副本。
+### 5.5 循环并行化（Loop Parallelization）
 
-作用：  
-减少控制指令比例，提高指令级并行机会，也有利于后续向量化或流水线优化。
+循环并行化的目标，是让不同迭代可以并发执行，以利用多核并行能力。它成立的前提，是迭代间不存在破坏语义的数据依赖。若分析结果表明循环可以并行，就可以进一步考虑任务划分、执行与归并；如果课程对并行部分没有强制要求，这一方向也可以作为可选扩展来实现。
 
-实现思路：  
-选择展开因子，复制循环体并调整步长。若总迭代次数不能整除展开因子，需要保留余数迭代处理路径以保证结果正确。
+## 6. 推荐实验流程
 
-### 6.4 循环分裂（Loop Fission）
+比较自然的推进顺序是：先跑通循环分析，再选择一种或几种循环优化逐步实现，然后接入 `PassManager`，最后结合测试与输出对比检查优化结果是否正确、是否带来预期收益。
 
-原理：  
-把一个包含多类语句的循环拆成多个循环，每个循环执行原循环的一部分语句。
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-作用：  
-降低单个循环体复杂度，改善数据局部性，并为并行化/向量化创造条件。
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-实现思路：  
-先做数据依赖分析。若若干语句间不存在阻碍重排的依赖，可将其拆分到不同循环中，同时维持必要执行顺序保证语义不变。
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-### 6.5 循环并行化（Loop Parallelization）
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-原理：  
-把循环不同迭代同时执行，以利用多核并行能力。前提是迭代间不存在破坏语义的数据依赖。
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-作用：  
-在数据规模较大时可显著缩短运行时间，尤其适用于数值计算与批量数据处理。
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-实现思路：  
-先判定迭代间读写依赖。若可并行，则将迭代划分为任务并分发到线程/处理单元；结束后进行同步与归并，确保结果正确。
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-## 7. 推荐实验流程
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-1. 跑通循环分析。
-2. 选择循环优化实现
-3. 接入 `PassManager` 。
-4. 用样例验证正确性。
-5. 统计优化前后差异。
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-## 8. 构建与验证
+## 7. 构建与验证
 
 ```bash
 cmake -S . -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
 cmake --build build -j "$(nproc)"
 ```
 
-### 8.1 功能回归
+### 7.1 功能回归
 
 ```bash
 ./scripts/verify_ir.sh test/test_case/simple_add.sy test/test_result/ir --run
@@ -147,7 +67,7 @@ cmake --build build -j "$(nproc)"
 
 完成 Lab6 后，不能只检查 `simple_add` 这类单个样例，而应对 `test/test_case` 下全部测试用例逐个回归；如有需要，也可以自行编写批量测试脚本统一执行。
 
-### 8.2 优化效果对比（示例）
+### 7.2 优化效果对比（示例）
 
 ```bash
 # 对比优化前后 IR/汇编输出（按你实现的开关或日志方式执行）
@@ -156,5 +76,3 @@ cmake --build build -j "$(nproc)"
 ```
 
 这里的 `simple_add` 只用于展示如何观察单个样例的输出差异；实际评估优化效果时，仍应结合更多测试用例，必要时覆盖全部测试集。
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