主要观点：作者参与了[Prospero Challenge]，挑战是渲染莎士比亚《暴风雨》的引语的 1024x1024 图像，输入是含 7866 个操作的数学公式，通过各种优化来加快执行。
关键信息：

• 公式为 SSA 形式，可通过范围分析和四叉树递归简化公式。
• 实现了简单的基线解释器和优化器，包括 peephole 优化、“需求信息”优化等。
• 进行了多种测试，如基于假设的属性测试、随机测试等，以确保优化的正确性。
• 用 C 重写实现以获得更好性能，尝试了musttail优化、SIMD 和高效结构打包等技术。
  重要细节：
• 基线解释器是简单的寄存器机器，按顺序执行操作。
• 四叉树递归将图像细分，简化公式后求值，优化器基于区间分析进行优化。
• peephole 优化包括去除不重叠区间的min和max操作等，但其他尝试效果不佳。
• “需求信息”优化根据值的使用情况简化表达式，可去除 25%的操作。
• 还尝试了在执行时根据标志提前结束表达式的评估，但因与 SIMD 冲突未实现。
• 进行了死代码消除和随机测试以确保优化器的正确性。
• C 实现中使用了多种技术提升性能，且通过随机测试找出了 C 实现中的 bug。
• 比较了 RPython 版本、C 版本（含和不含需求信息）和 Fidget 的性能，需求信息优化效果较好。