主要观点：作者看到the prospero challenge后，将其代码翻译为 Cranelift 中间表示并进行评估，过程中尝试了多种优化方法如使用 Rayon 并行处理像素、尝试 SIMD 向量运算等，最终使渲染速度从约 5 秒提升至约 270 毫秒。
关键信息：

• 介绍了 prospero 语言的简单性及翻译为 Cranelift IR 的过程。
• 展示了使用 Rayon 并行处理像素后的性能提升，从 4.92 秒降至 1.51 秒（调试模式）和 606.17 毫秒（发布模式）。
• 尝试 SIMD 向量运算，虽遇到一些问题但最终实现了一定的性能提升，从约 500 毫秒降至约 270 毫秒。
• 探讨了不同数据类型（如 f64、f32、f16）对性能的影响，发现 f32 与 f64 性能相近，而 f16 因硬件支持问题暂未实现明显提升。
  重要细节：
• Cranelift 的相关文档页面优秀，如 InstBuilder 的文档。
• 翻译代码的核心部分展示了如何根据 prospero 语言的操作符生成 Cranelift 指令。
• 并行处理像素时使用了不同的迭代方式来调整坐标顺序。
• SIMD 运算中遇到了指令类型不匹配等问题，以及对 Cranelift 向量运算的理解误区。
• 测试了不同分辨率下的渲染性能，包括 1x1、256x256、1024x1024 和 4096x4096 等。
• 探讨了 JIT 编译的时间成本，以及使用 SIMD 后编译时间的增加和可通过渲染更高分辨率图像来 amortize 该成本。