Profile-guided optimization (PGO) is a technique used in computer software engineering to optimize the performance of a binary executable by using profiling information. The basic idea behind PGO is to collect information about how a program is executed at runtime, and then use this information to optimize the program's binary code.

PGO works by executing the program several times, with each run collecting information about which sections of code are executed most frequently and which are executed less frequently. This information is then used to guide the optimization process. For example, the compiler can use this information to better optimize the frequently executed sections of code, by reducing the number of instructions and improving the cache usage.

The reason PGO works is that it allows the compiler to make informed decisions about how to optimize the code. Without profiling information, the compiler has to make decisions about code optimization based on heuristics and general assumptions about how programs run. But these assumptions may not always be accurate, especially for complex and large applications. With PGO, the compiler can make optimization decisions based on real-world information about how the program is actually being executed.

PGO is particularly useful for improving the performance of applications that are performance-critical, such as video games, scientific simulations, and financial applications. By using PGO, developers can achieve substantial performance improvements with relatively low effort, as the optimization process is fully automated.
การเพิ่มประสิทธิภาพตามโปรไฟล์ (PGO) เป็นเทคนิคที่ใช้ในวิศวกรรมซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์เพื่อปรับประสิทธิภาพของไฟล์ปฏิบัติการไบนารี่ให้เหมาะสมโดยใช้ข้อมูลโปรไฟล์ แนวคิดพื้นฐานเบื้องหลัง PGO คือการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการรันโปรแกรมในขณะรันไทม์ จากนั้นใช้ข้อมูลนี้เพื่อปรับรหัสไบนารี่ของโปรแกรมให้เหมาะสม PGO ทำงานโดยการรันโปรแกรมหลายครั้ง โดยแต่ละครั้งการรันจะรวบรวมข้อมูลว่าส่วนใดของโค้ดที่ถูกเรียกใช้งานบ่อยที่สุด และส่วนใดถูกเรียกใช้งานน้อยกว่า ข้อมูลนี้จะถูกนำมาใช้เพื่อเป็นแนวทางในกระบวนการปรับให้เหมาะสม ตัวอย่างเช่น คอมไพเลอร์สามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพส่วนของโค้ดที่เรียกใช้งานบ่อยได้ดีขึ้น โดยการลดจำนวนคำสั่งและปรับปรุงการใช้แคช เหตุผลที่ PGO ทำงานคือช่วยให้คอมไพเลอร์สามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพโค้ด หากไม่มีข้อมูลการทำโปรไฟล์ คอมไพเลอร์จะต้องตัดสินใจเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพโค้ดโดยยึดตามการศึกษาพฤติกรรมและสมมติฐานทั่วไปเกี่ยวกับวิธีการรันโปรแกรม แต่สมมติฐานเหล่านี้อาจไม่แม่นยำเสมอไป โดยเฉพาะสำหรับการใช้งานที่ซับซ้อนและขนาดใหญ่ ด้วย PGO คอมไพลเลอร์สามารถตัดสินใจปรับให้เหมาะสมโดยอาศัยข้อมูลโลกแห่งความเป็นจริงเกี่ยวกับวิธีการดำเนินการโปรแกรมจริง PGO มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการปรับปรุงประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันที่มีความสำคัญต่อประสิทธิภาพ เช่น วิดีโอเกม การจำลองทางวิทยาศาสตร์ และแอปพลิเคชันทางการเงิน ด้วยการใช้ PGO นักพัฒนาสามารถบรรลุการปรับปรุงประสิทธิภาพที่สำคัญได้โดยใช้ความพยายามค่อนข้างต่ำ เนื่องจากกระบวนการปรับให้เหมาะสมนั้นเป็นอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence