論文の概要: ECCO: Evidence-Driven Causal Reasoning for Compiler Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00087v1
• Date: Fri, 23 Jan 2026 01:23:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-09 02:03:42.360072
• Title: ECCO: Evidence-Driven Causal Reasoning for Compiler Optimization
• Title（参考訳）: ECCO: コンパイラ最適化のためのエビデンス駆動因果推論
• Authors: Haolin Pan, Lianghong Huang, Jinyuan Dong, Mingjie Xing, Yanjun Wu,
• Abstract要約: 検索で解釈可能な推論をブリッジするフレームワークであるECCOを紹介する。 本稿ではまず,Chain-of-Thoughtデータセットを構築するためのリバースエンジニアリング手法を提案する。 次に,大規模言語モデルがストラテジストとして機能する協調推論機構を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.85275171877854
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Compiler auto-tuning faces a dichotomy between traditional black-box search methods, which lack semantic guidance, and recent Large Language Model (LLM) approaches, which often suffer from superficial pattern matching and causal opacity. In this paper, we introduce ECCO, a framework that bridges interpretable reasoning with combinatorial search. We first propose a reverse engineering methodology to construct a Chain-of-Thought dataset, explicitly mapping static code features to verifiable performance evidence. This enables the model to learn the causal logic governing optimization decisions rather than merely imitating sequences. Leveraging this interpretable prior, we design a collaborative inference mechanism where the LLM functions as a strategist, defining optimization intents that dynamically guide the mutation operations of a genetic algorithm. Experimental results on seven datasets demonstrate that ECCO significantly outperforms the LLVM opt -O3 baseline, achieving an average 24.44% reduction in cycles.
• Abstract（参考訳）: コンパイラの自動チューニングは、意味的なガイダンスが欠けている伝統的なブラックボックス検索手法と、表面的なパターンマッチングと因果不透明さに悩まされる最近のLarge Language Model(LLM)アプローチの2分法に直面している。 本稿では,組合せ探索で解釈可能な推論をブリッジするECCOについて紹介する。 まず,静的コードの特徴を検証可能な性能証拠に明示的にマッピングしたChain-of-Thoughtデータセットを構築するためのリバースエンジニアリング手法を提案する。 これにより、モデルは単にシーケンスを模倣するのではなく、最適化決定を管理する因果論理を学ぶことができる。 この解釈に先立って,LLMがストラテジストとして機能する協調推論機構を設計し,遺伝的アルゴリズムの突然変異操作を動的に導く最適化意図を定義する。 7つのデータセットの実験結果は、ECCOがLLVM opt-O3ベースラインを著しく上回り、平均24.44%のサイクル削減を達成したことを示している。

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