10.1 AI 在 IR 优化中的应用

文档摘要

10.1 AI 在 IR 优化中的应用 10.1 AI 在 IR 优化中的应用：从经验炼金术到可推演的智能编译范式当 LLVM 的工具链在数百万行 C++ 代码上执行 37 个优化 Pass 时，它并不“理解”为何先做再做就比倒过来更优；当 GCC 在下默默插入数百条、、指令重写规则时，它也从未真正“权衡”过某次内联是否会在后续的寄存器分配阶段引发灾难性溢出。传统 IR 优化，是一门高度依赖专家直觉、历史经验与局部启发式的“炼金术”——它强大，却难以复现；它高效，却无法解释；它成熟，却日益逼近其认知天花板。而今天，我们正站在一个根本性转折点上：中间表示（IR）不再只是编译器内部的过渡性数据结构，它正在成为 AI 可读、可建模、可博弈、可演化的第一类语义实体。