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# 🔧 AI Compiler Optimizer

RL 기반 C 코드 자동 최적화 모델. `-O1` 대비 평균 **+51.9%** 속도 향상.

## 성능 요약

| 방법 | 스텝 | 평균 speedup |
|---|---|---|
| x86 PPO 학습 | 20,000 | +51.9% |
| ARM64 전이학습 | 2,000 | +47.2% |
| ARM64 메타학습 | 100 | +45.0% |

## 빠른 시작

### 설치
```bash
pip install stable-baselines3 gymnasium
sudo apt install clang llvm qemu-user-static
```

### 새 아키텍처에 100스텝 적응
```bash
git clone https://huggingface.co/sosonsong/machineai-compiler-optimizer
cd machineai-compiler-optimizer

python3 meta_agent.py \
  --meta-base models/meta_init.zip \
  --arch aarch64-linux-gnu \
  --adapt-steps 100 \
  --out-path models/my_adapted.zip
```

### 성능 측정
```bash
python3 benchmark.py --model models/my_adapted.zip
```

## 모델 파일
- `models/x86v2_base.zip` : x86 베이스 모델 (20,000스텝 학습)
- `models/meta_init.zip`  : Reptile 메타 초기화 모델 (빠른 적응용)
- `models/arm64_transfer.zip` : ARM64 전이 모델

## 지원 아키텍처
- `x86_64` (네이티브)
- `aarch64-linux-gnu` (QEMU 또는 네이티브 ARM64)
- 기타 clang 지원 아키텍처 (전이학습으로 적응 가능)

## 학습 환경
- clang 18.1.3 / LLVM
- stable-baselines3 PPO
- Python 3.12