Can Large Language Models Recover Semantic Optimization Opportunities That Compilers Miss?

📄 arXiv: 2608.03983v1 📥 PDF

作者: Hailong Jiang, Feng Yu, Emran Hossain, Jianfeng Zhu, Mengfei Ren, Qiang Guan, Chunwei Xia

分类: cs.PL, cs.AI

发布日期: 2026-08-04

备注: 9 pages, 3 figures

💡 一句话要点

提出SeGaBench以利用大语言模型优化编译器遗漏的语义

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 编译器优化 大型语言模型 语义恢复 程序分析 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有的优化编译器在缺乏必要语义时，常常无法识别出有利的代码变换机会，导致性能损失。
  2. 本文提出了一种利用大型语言模型从C/C++代码中恢复缺失语义的方法，并通过SeGaBench进行验证。
  3. 实验结果表明，最强的语言模型在94.8%的情况下生成了正确的工件，并在83.3%的案例中实现了性能提升。

📝 摘要（中文）

优化编译器在分析程序表示时，常常会错过有利的变换机会，尤其是当缺乏相关语义时。本文探讨了大型语言模型（LLMs）是否能够从异构的C/C++上下文中恢复这些语义，并将其实现为经过验证的、保持合约的工件。我们引入了SeGaBench，这是一个可执行的基准，包含100个合成案例和20个基于源代码的案例，涵盖低级假设、数据结构不变性和高级语义提升。每个案例都包括隐藏的启用语义、一个oracle工件、正确性和语义验证器，以及可重复的性能协议。实验结果显示，最强的模型在94.8%的响应中生成了正确的工件，并在83.3%的案例中实现了至少1.05倍的加速，93.3%的案例获得了性能成功。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决优化编译器在缺乏必要语义时无法识别有利变换的问题。现有方法在分析程序表示时，常常遗漏重要的语义信息，导致性能未能得到充分优化。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）从异构的C/C++上下文中恢复这些缺失的语义，并将其转化为经过验证的工件，以补充编译器的分析能力。

技术框架：整体架构包括SeGaBench基准的设计，包含100个合成案例和20个源代码案例。每个案例都配备了隐藏的启用语义、oracle工件、验证器和性能协议，确保实验的可重复性。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了SeGaBench这一基准，系统性地评估了LLMs在恢复编译器遗漏语义方面的能力，填补了现有方法的空白。

关键设计：在实验中，使用了五个不同的LLMs，并对每个案例进行了五次独立响应。模型的性能通过生成工件的正确性、加速比和性能成功率进行评估。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，最强的模型在94.8%的响应中生成了正确的工件，并在83.3%的案例中实现了至少1.05倍的性能提升，93.3%的案例获得了性能成功。这表明大型语言模型在补充编译器分析方面具有显著潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括编译器优化、程序分析和软件性能提升。通过利用大型语言模型，开发者可以在编译过程中自动识别和实现有利的代码变换，从而提高程序的执行效率。这一方法的成功应用可能会对未来的编译器设计和程序优化工具产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Optimizing compilers miss profitable transformations when their enabling semantics are absent from the analyzed program representation. We ask whether large language models (LLMs) can recover such semantics from heterogeneous C/C++ context and realize them as validated, contract-preserving artifacts. We introduce SeGaBench, an executable benchmark containing 100 synthetic and 20 source-backed cases spanning low-level assumptions, data-structure invariants, and high-level semantic lifting. Each case includes hidden enabling semantics, an oracle artifact, correctness and semantic validators, and a reproducible performance protocol. We evaluate five LLMs using five independent responses per case. The strongest model produces correct artifacts in 94.8% of responses, achieves at least 1.05x speedup in 83.3%, and obtains a performance success on 93.3% of cases. Nevertheless, correct artifacts often close only part of the oracle gap. These results show that LLMs can complement compiler analysis as speculative semantic proposers, provided that their artifacts are validated and evaluated.