본 논문은 대규모 모델 서비스의 높은 비용 문제를 해결하기 위해, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 새로운 컴파일 프레임워크인 Reasoning Compiler를 제안한다. Reasoning Compiler는 LLM을 활용하여 컴파일 최적화를 문맥 인식 의사 결정 프로세스로 구성하고, Monte Carlo Tree Search (MCTS)를 통해 탐색 효율성을 높인다. 이를 통해 기존 컴파일러보다 적은 샘플로 상당한 속도 향상을 달성하며, LLM 기반 추론이 컴파일러 최적화 분야에 미치는 긍정적인 영향을 보여준다.
