Meta公司发布了Meta大型语言模型（large language model，简称LLM）编译器，这是一套强大的开源模型，旨在优化代码并彻底改变编译器设计。这项创新有望改变开发人员优化代码的方式，使代码优化更快、更高效、更具成本效益。
在将大型语言模型应用于代码和编译器优化方面，LLM 编译器背后的研究人员解决了一个尚未得到充分开发的重大空白。通过在包含 5460 亿条 LLVM-IR 和汇编代码的海量语料库上训练模型，他们使模型能够理解编译器的中间表征、汇编语言和优化技术。
“今天，我们宣布推出 Meta LLM 编译器，这是一个基于 Meta Code Llama 的模型系列，具有额外的代码优化和编译器功能。这些模型可以模拟编译器，预测代码大小的最佳通道，并反汇编代码。它们可以针对新的代码进行微调……”
——元数据中心的人工智能（@AIatMeta） 2024 年 6 月 27 日
研究人员在论文中解释说：“LLM 编译器增强了对编译器中间表征（intermediate representations，简称IRs）、汇编语言和优化技术的理解。这种增强的理解能力使该模型能够执行以前由人类专家或专门工具完成的任务。”
人工智能驱动的代码优化：突破效率极限
LLM 编译器在代码大小优化方面取得了显著成果。在测试中，该模型的优化潜力达到了自动调整搜索的 77%，这一结果可显著缩短编译时间，并提高各种应用的代码效率。
事实证明，该模型在反汇编方面的能力更令人印象深刻。在将 x86_64 和 ARM 汇编转换回 LLVM-IR 时，LLM 编译器显示了 45% 的往返反汇编成功率（14% 精确匹配）。这种能力对于逆向工程任务和遗留代码维护来说非常宝贵。
该项目的核心贡献者之一 Chris Cummins 强调了这项技术的潜在影响，他说：“通过提供两种规模（70 亿个参数和 130 亿个参数）的预训练模型，并通过微调版本展示其有效性，LLM Compiler 为探索 LLM 在代码和编译器优化领域尚未开发的潜力铺平了道路。”
改变软件开发： LLM 编译器的深远影响
这项技术的影响深远而广泛。软件开发人员可以受益于更快的编译时间、更高效的代码以及用于理解和优化复杂系统的新工具。研究人员获得了探索人工智能驱动的编译器优化的新途径，有可能在软件开发方法上取得突破。
特别值得一提的是，Meta 决定以许可商业授权的方式发布 LLM 编译器。此举使学术研究人员和行业从业人员都能利用和改造这项技术，从而有可能加速该领域的创新。
不过，发布如此强大的人工智能模型也引发了人们对软件开发格局变化的质疑。随着人工智能处理复杂编程任务的能力越来越强，它可能会重塑未来软件工程师和编译器设计师所需的技能。
人工智能在编程领域的未来：未来的挑战与机遇
LLM 编译器代表的不仅仅是一种渐进式改进，更是我们处理编译器技术和代码优化方式的根本转变。通过这一版本，Meta 向学术界和工业界提出了挑战，以推动人工智能辅助编程的发展。
随着人工智能驱动的代码优化领域的不断发展，全球开发人员和研究人员如何采用、调整和改进这项开创性的技术，将是一个引人入胜的话题。
（机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考。）
编辑：李旭媛
