用于MLIR编译器自动代码优化的强化学习环境
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了自动代码优化中繁琐复杂的问题，提出了首个针对MLIR编译器的强化学习环境，通过多动作强化学习实现更有效的代码优化。实验结果表明，这一新环境在多个案例中不仅与TensorFlow性能相当，甚至超越了其效果，展现了基于强化学习的优化在编译器框架中的潜在影响。
CodeZero是一个基于人工智能的编译优化工具，通过深度强化学习训练智能代理，能够为每个程序即时生成有效的优化策略。评估结果显示，CodeZero在基准测试和生产级代码优化问题上表现出色，超过了内置优化选项。这为人工智能在工程领域的潜力提供了启示，并为代码优化领域的机器学习技术扩展铺平了道路。
