第一层，抽象原语层。

排序、选择、求秩、中位数、top-k等微内核，首先在纯粹的数学语义上被定义得滴水不漏。

输入的数据分布是什么？

输出的排序稳定性要求是什么？

是否允许数组中存在重复值？

算法边界是否存在哨兵机制？

最重要的是，整数比较、浮点运算中的非数字以及带符号零的特殊值处理，必须在这一层就明确分流。

第二层，源码与中间表示层。

到了这一层，无论是c代码、LLVm IR，还是手工编写的Intrinsic内联函数，都绝对不允许用一句轻飘飘的它看起来等价糊弄过去。

c语言标准中恶名昭彰的未定义行为、有符号整数溢出的未定义行为、无符号整数的模回绕语义、不同宽度整数转换时的截断规则、浮点比较中的NaN传播、正负零排序、舍入模式、异常标志，以及不同平台对denormal数的处理，全都要在这一层被数学逻辑无情地拆开揉碎，确保IR在被声明的语义子集内，与上层抽象语义保持一致。

第三层，机器码层。

这是最贴近金属的领域。

最终生成的二进制指令序列，必须能够逆向回连到上层语义。

无论是高效率的条件传送cmov、向量混合blend，还是用于打包求最小值的pminsd，甚至是几条为了避开流水线冒险而看似绕远路的逻辑指令组合，都必须由系统自动给出严格的逻辑等价证明。

裴砺在办公室里那个关于规模化的刁钻问题，直到这一年，才在废土的黄沙中，得到了江临用代码堆砌出的工程回答。

零一验证器从来都不是终点，它不过是一条通向微内核工业化的坚固证明链的第一环。

第十九年，江临迎来了另一个巨大的挑战。

代价评估后端重写。

旧版本的代价模型天真得可笑，它只会根据静态的指令周期给出一个冰冷的排名。

第一名，理论上看起来最快。

第二名，看起来慢一点。

但在真实的冯·诺依曼架构机器上，硅片不是干净的数学纸面，它充满了物理世界的狂躁与不确定。

L1/L2缓存命中率会随着上下文波动。

操作系统的线程调度会随时引发中断。

cpU的睿频机制会因为热量的累积而动态改变工作频率。

不同的处理批量大小会彻底改变流水线的吞吐瓶颈。

同样一段看似完美的指令，在机器A上巧妙地避开了执行端口的拥堵，到了机器b上，可能正好一头撞进分支预测器失误的惩罚陷阱中。

所以，江临彻底推翻了旧后端。

新后端不再输出苍白无力的单点分数。

对于每一个候选的微内核，它输出的是三组立体的评估。

理论代价： 基于微架构模型的纯静态计算。

实测分布： 候选微内核必须在多种缓存冷热状态、多种批量长度、多种代码预热方式、甚至多种强制锁频条件下，进行数万次的重复测试，绘制出执行时间的概率密度分布图。

鲁棒性评分： 衡量代码在恶劣硬件噪声下的抗干扰能力。

最终被mpS-Kernel保留下来的，绝对不是某一次特定benchmark跑分中侥幸跑出的冠军。

而是在排除了所有硬件环境噪声窗口之后，其性能底线依然能够稳定领先其他方案的铁血候选者。

第二十四年，工作站风扇发出一阵持续的嘶吼，mpS-Kernel终于生成了第一批真正意义上的证据卡。
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