编译器是一种将高级语言代码转换成可执行代码的软件工具。高级语言程序并不是计算机可以直接执行的，而是需要进行编译后才能被计算机所识别和执行。编译器通常由三个部分组成：前端编译器、优化器和后端编译器。前端编译器将高级语言翻译成中间代码，优化器将中间代码进行优化，后端编译器将优化后的代码转换成计算机能够执行的机器码。
编译器的工作原理通常包括扫描、解析、优化和生成代码。在扫描过程中，编译器将源代码分解成单个的语言标记；在解析过程中，编译器将语法结构分解为语法单元的树形结构，这样就可以构建程序的意义模型；在优化过程中，编译器尝试通过改变中间代码的结构，以及不改变程序原有的行为，来改进程序效率；在生成代码过程中，编译器将优化好的代码转换成机器码。
编译器还需要处理一些特殊情况，比如处理错误的代码，如语法错误、类型错误等，还需要生成符号表以便于调试等。
根据编译器的用途，可以将编译器分为下面几种类型：交叉编译器、本地编译器、增量编译器、源码编译器、目标代码编译器和解释器。交叉编译器可以在一种操作系统上生成另一种操作系统的可执行程序，本地编译器只能在本地操作系统上生成可执行程序，增量编译器则是只重新编译那些源代码发生变化的部分而不是整个程序，源码编译器可以编译一个可以在任意操作系统上运行的程序，目标代码编译器则是只将源代码编译到目标代码而不进行链接，最后需要链接时再进行，解释器则是直接将高级语言代码转换成可执行代码。
编译器在软件开发中具有重要的作用。开发人员使用编译器来将自己写的高级语言代码转换成可执行代码，并在需要时进行优化，以提高程序的效率。此外，编译器还被用于操作系统、数据库和游戏等领域中，以便开发人员能够更方便地开发高效的程序。
最近几年，深度学习的涌现也使得编译器技术研究走向了一个新的方向——对深度学习图神经网络模型的编译器优化。深度学习模型较之传统的代码处理模型具有数据密集、数据向量化处理、低精度算法等特点，针对这类模型进行优化，可以提升模型的执行效率，加快训练和推理速度。
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