【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机软件工程，尤其涉及一种编译优化模型训练方法及编译优化方法。
技术介绍
1、随着编译器领域的发展，编译器开发者针对各种复杂情况下的优化需求，设计实现了大量的优化选项，例如-o1、-o2、-o3、-os等。通常情况下，编译器预定义有标准编译优化序列，通过用户选择合适的优化选项，以决定采用的优化过程，即优化pass，对待编译程序的某些性能进行优化，比如待编译程序的规模、执行速度等。
2、但是，标准编译优化序列中的优化过程往往仅对编译器开发过程中使用的测试程序最为有效，对于实际应用场景，标准编译优化序列中的优化过程通常不能达到性能最优，某些不恰当的优化过程甚至会产生负面的影响。因此，如何为待编译程序选择更高效的优化过程成为了一个具有挑战的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种编译优化模型训练方法及编译优化方法，用以解决现有技术中存在的缺陷。
2、本专利技术提供一种编译优化模型训练方法，包括：
3、对程序样本进行编译，得到所述程序样本...
【技术保护点】
1.一种编译优化模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的编译优化模型训练方法，其特征在于，所述在所述样本观察空间以及所述样本动作空间中，基于所述当前阶段的样本优化目标取值指导强化学习模型输出所述当前阶段的优化过程样本，包括：
3.根据权利要求1所述的编译优化模型训练方法，其特征在于，所述对所述当前阶段的文件样本执行所述当前阶段的优化过程样本，得到下一阶段的文件样本，包括：
4.根据权利要求1所述的编译优化模型训练方法，其特征在于，所述当前阶段的样本优化目标取值包括所述当前阶段的文件样本的大小以及指令数量。
<...【技术特征摘要】
1.一种编译优化模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的编译优化模型训练方法，其特征在于，所述在所述样本观察空间以及所述样本动作空间中，基于所述当前阶段的样本优化目标取值指导强化学习模型输出所述当前阶段的优化过程样本，包括：
3.根据权利要求1所述的编译优化模型训练方法，其特征在于，所述对所述当前阶段的文件样本执行所述当前阶段的优化过程样本，得到下一阶段的文件样本，包括：
4.根据权利要求1所述的编译优化模型训练方法，其特征在于，所述当前阶段的样本优化目标取值包括所述当前阶段的文件样本的大小以及指令数量。
5.根据权利要求4所述的编译优化模型训练方法，其特征在于，所述编译优化模型应用于编译器；
6.根据权利要求1-5中任一项所述的编译优化模型训练方法，其特征在于，所述当前阶段的样本优化目标取...
【专利技术属性】
技术研发人员：张益，邢明杰，武延军，赵琛，
申请(专利权)人：中国科学院软件研究所，
类型：发明
国别省市：
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