AIモデル（LLM・強化学習・GNN等）をコンパイルプロセスの各段階に組み込み、最適化判断・コード変換・パフォーマンスチューニングを自動化・高度化する包括的アプローチ。
AI-Assisted Compilation（AI支援コンパイル）は、コンパイルパイプラインの各段階にAIモデルを組み込み、人手では困難な最適化判断を自動化するアプローチの総称である。LLMだけでなく、強化学習（RL）・グラフニューラルネットワーク（GNN）・進化的アルゴリズムなど多様なAI技術が適用される。
従来のコンパイルパイプラインの各段階にAIが介入できる。
| フェーズ | 従来手法 | AI適用 | 効果 |
|---|---|---|---|
| 字句・構文解析 | 確定的（変更不要） | — | — |
| 意味解析・型推論 | ルールベース | LLMによる型推定補完 | 動的言語の型推論改善 |
| 中間表現最適化 | ヒューリスティクス | RL/LLMでパス選択 | コードサイズ-5〜15% |
| レジスタ割当 | グラフ彩色 | GNNでスピルコスト最小化 | 実行時間-3〜8% |
| 命令スケジューリング | リストスケジューリング | RLでILP最大化 | パイプラインストール削減 |
| リンク時最適化（LTO） | プロファイルガイド | LLMでホットパス予測 | PGOなしで近似効果 |
Google BrainチームがLLVMに統合したML-guided最適化フレームワーク。レジスタ割当とインライン展開の判断にRLモデルを使用。Chromiumのビルドで実測3-7%の性能向上を達成。
コンパイラ最適化を強化学習環境として定式化したフレームワーク。OpenAI Gymインターフェースで、パスオーダリング・フラグ調整等のタスクに対してRLエージェントを訓練できる。
AMDのGPU向けコンパイラにML最適化を統合。HIPカーネルのタイリング・ベクトル化パラメータをMLモデルが自動決定する。
Profile-Guided Optimization（PGO）は実行プロファイルを収集して最適化するが、計装ビルド→プロファイル収集→再ビルドの3段階が必要でCI/CDへの組み込みが煩雑である。
AI支援コンパイルはプロファイルなしで最適化判断を推定できるため、以下の利点がある。
ただし精度面ではPGOが依然として優位であり、PGO + AI のハイブリッドが2026年のベストプラクティスとされる。
エッジデバイスのNPU（Neural Processing Unit）向けコンパイルでは、AI支援が特に効果的である。
これらのコンパイラは、テンソル演算のハードウェアマッピング・メモリ帯域最適化・レイヤー融合をAIモデルが支援する。
A: GoogleのMLGOはChromiumの本番ビルドで使用されている。企業向けではまだ研究段階の要素が多いが、特定ドメイン（HPC・組み込み・MLモデルデプロイ）では実用効果が確認されている。
A: C/C++/Fortranなどコンパイル型言語で効果が大きい。JIT言語（Java/C#/JavaScript）でもJITコンパイラの最適化判断にAIを適用する研究が進んでいる（V8のTurboFan等）。
A: 通常の開発ではコンパイラに内蔵される形で透過的に適用される。パフォーマンスクリティカルな場面では、AI最適化の有効/無効を切り替えるフラグ（-fml-optimize等）が提供される場合がある。