特别是考虑到当前正在训练的模

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型编译器在内联阶段会参考模型进行内联非内联决策。编译完成后它会生成顺序决策过程状态操作奖励的日志。然后将日志传递给训练器以更新模型。重复这个过程直到我们获得满意的模型。训练期间的编译器行为。编译器将源代码编译为具有一系列优化传递的目标文件其中一个是内联传递。然后将经过训练的策略嵌入到编译器中以在编译期间提供内联非内联决策。与训练场景不同该策略不会生成日志。模型嵌入了它将模型转换为可执行代码。这避免了运行时依赖性和开销从而最大限度地减少了编译时模型推理带来的额外时间和内存成本。生产中的编译器行为。

我们在包含模块的大型内部软件包上训练了内联大小策略。训练后的策略在应用于编译其他软件时具有通用性并实现了~的尺寸减小。除了跨软件的通用性之外跨时间的通用性也很重要——软  格鲁吉亚电话号码列表 件和编译器都在积极开发中因此经过训练的策略需要在合理的时间内保持良好的性能。三个月后我们在同一组软件上评估了模型的性能发现仅略有下降。按大小内联策略大小减少百分比。轴代表不同的软件轴代表尺寸减小的百分比。是训练模型的软件||是不同的内部软件包。大小内联训练已部署在上是一种通用开源操作系统旨在为多样化的硬件和软件生态系统提供支持其中二进制大小至关重要。




在这里显示翻译单元的大小减少了。寄存器分配用于性能作为通用框架我们使用来改进寄存器分配过程从而提高了中的代码性能。寄存器分配解决了将物理寄存器分配给生存范围即变量的问题。当代码执行时不同的生存范围在不同的时间完成从而释放寄存器以供后续处理阶段使用。在下面的示例中每个加和乘指令要求所有操作数和结果都位于物理寄存器中。生存范围分配给绿色寄存器并在蓝色或黄色寄存器中的生存范围之前完成。完成后绿色寄存器变得可用并被分配给生存范围。寄存器分配示例。当需要分配生存范围时没有可用的寄存器因此寄存器分配过程必须决定可以从其寄存器中驱逐哪些如果有生存范围以为腾出空间。