프로젝트 로드맵: AI 컴파일러 최적화

최종 목표

강화학습(RL) AI가 C 코드를 자동으로 최적화하여 순수 -O1 대비 평균 +90% 이상 속도 향상을 달성하는 것 (초기 목표 +10% → +51.9% 달성 → 계속 상향 중)

[완료] 1단계: 환경 구축 (clang 18.1.3, llvm, Python 패키지)
[완료] 2단계: IR 특징 추출기 구현 (7차원 벡터, call 감지 버그 수정)
[완료] 3단계: 강화학습 환경 구현 (LoopUnrollEnv, action 6개)
[완료] 4단계: x86-64 학습 완성
- PPO 20,000스텝 학습 완료
- avg +51.9% (목표 5배 초과)
- loop_heavy +74.1% / nested +69.4% / matmul +60.7% / call_heavy +3.6%
- 저장 모델: models/x86v2_base.zip
[완료] 5단계: ARM64 전이학습
- x86→ARM64 전이, 2,000스텝만에 +47.2%
- 스텝 90% 절감 검증 완료
- 저장 모델: models/arm64_transfer.zip
[완료] 6단계: 메타학습 (Reptile 기반)
- 100스텝만에 ARM64 +45.0% 달성
- 원본 대비 스텝 99.5% 절감
- 저장 모델: models/meta_init.zip
[완료] 7단계: HuggingFace 공개 배포
- https://huggingface.co/sosonsong/machineai-compiler-optimizer
- meta_init.zip, x86v2_base.zip, arm64_transfer.zip 공개

[예정] 8단계: 더 많은 최적화 액션 추가
- 벡터화(SIMD), 인라인 확장, 메모리 접근 패턴 최적화
- 목표: avg +70% 이상
[예정] 9단계: call_heavy 문제 해결
- 현재 +1~3% → 목표 +30% 이상
- IR 특징 확장 + 인라인 액션 추가
[예정] 10단계: 실제 ARM 하드웨어 검증
- 라즈베리 파이 5 또는 클라우드 ARM64 인스턴스
- QEMU 대비 10배 빠른 학습 환경
[예정] 11단계: 분산 연합학습 (Federated Learning)
- 여러 머신이 가중치 공유 (Flower 프레임워크)
- HuggingFace 기반 커뮤니티 기여 구조
[예정] 12단계: LLM + RL 하이브리드
- LLM이 코드 구조 이해 → RL이 실행 속도로 보상
- 목표: avg +80% 이상
[예정] 13단계: 도메인 특화 버전
- 딥러닝 추론 / 게임 엔진 / 임베디드 특화
[예정] 14단계: 프로덕션 컴파일러 통합
- LLVM 플러그인 통합
- pip 패키지 배포
- 목표: avg +90% 이상 (구글 MLGO 수준)