컴파일러 최적화에서 산업용 휴리스틱을 대체하기 위한 휴대 가능한 모델

요약

기존 컴파일러의 복잡한 인라이닝 휴리스틱을 대체하기 위해, 경량 시스템에서도 사용 가능한 휴대 가능한 인라이닝 예측 프레임워크를 제안합니다. 프로덕션 컴파일러 데이터를 활용해 학습된 모델은 컴파일러 의존성 없이 일반 C 코드에서 작동하며 높은 예측 성능을 보입니다.

핵심 포인트

• GCC/LLVM의 복잡한 인라이닝 결정을 대체하는 휴대 가능한 모델 제안
• 소스 코드와 범용 AST를 활용하여 컴파일러-런타임 의존성 제거
• CatBoost 모델을 통해 ROC-AUC 0.928의 높은 성능 달성
• 소스 지역성, 피호출자 크기, 호출 구조 등이 주요 예측 특징임