基于AI大模型的编译期优化方法及系统

本发明实施例提供了基于AI大模型的编译期优化方法及系统。该方法首先对原始计算图中的目标优化点进行识别，生成包含各候选优化方案参数配置信息的查询请求，以便于后续性能评估；再基于参数配置信息生成唯一标识符查询性能数据库，避免对相同优化方案的重复测量，减少冗余操作；当数据库未存储该标识符对应的性能数据时，则向目标硬件设备下发包含参数配置信息的硬件测量任务，通过测量结果直接获取真实性能数据，最后基于测量结果确定目标优化方案并生成目标计算图，上述流程无需开发者为新的优化方案手动编写并添加测量函数，有效突破了传统方案中手动扩展函数库对编译器探索性优化能力的限制，从而可提高系统在面对新优化模式时的可扩展性。