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本研究探讨了基于LLVM的函数内联优化技术。

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简介：
函数内联（Function Inlining）是一种通过将函数体直接嵌入到调用位置，从而替代传统函数调用的编译优化策略。在LLVM中，现有的内联机制主要依据函数体自身的尺寸来决定是否进行内联，而忽略了函数被调用次数以及随后的优化可能性。为了解决这一局限性，本文提出了一种新的内联模型，该模型综合考虑了函数调用次数（NFC）和潜在的循环合并优化（BLF）因素。具体而言，该模型首先利用NFC模型识别出频繁被调用的函数，并将其进行内联处理，从而有效减少因函数调用所带来的额外开销。此外，通过BLF模型能够准确地判断哪些函数在进行内联后，还具备进一步执行循环合并优化的潜力，为后续的循环合并优化工作奠定坚实的基础。实验验证表明，所提出的函数内联优化技术具有良好的可行性与效果；测试程序在应用该优化技术后，平均加速比提升了1.52%。

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