FasterPy: An LLM-based Code Execution Efficiency Optimization Framework

📄 arXiv: 2512.22827v1 📥 PDF

作者: Yue Wu, Minghao Han, Ruiyin Li, Peng Liang, Amjed Tahir, Zengyang Li, Qiong Feng, Mojtaba Shahin

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2025-12-28

备注: 32 pages, 5 images, 7 tables, Manuscript submitted to a Journal (2025)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

FasterPy：基于LLM的代码执行效率优化框架，提升Python代码性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 代码优化 大型语言模型 检索增强生成 低秩适应 Python 性能提升 自动化 代码生成

📋 核心要点

  1. 现有代码优化方法依赖人工规则或特定程序表示，成本高且难以扩展。
  2. FasterPy利用LLM的代码生成能力，结合RAG和LoRA，实现低成本高效的Python代码优化。
  3. 在PIE基准测试中，FasterPy在多个指标上优于现有模型，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

代码常常存在性能缺陷，因此代码优化至关重要。传统的基于规则的方法依赖于手动设计和维护针对特定性能问题的规则（例如，冗余循环、重复计算），这使得它们既费力又适用性有限。近年来，基于机器学习和深度学习的方法通过从带注释的代码语料库和性能测量中学习优化启发式方法，成为有希望的替代方案。然而，这些方法通常依赖于特定的程序表示和精心制作的训练数据集，这使得它们的开发成本高昂且难以扩展。随着大型语言模型（LLM）的蓬勃发展，它们在代码生成方面的卓越能力为自动化代码优化开辟了新的途径。在这项工作中，我们提出了FasterPy，这是一个低成本且高效的框架，它使LLM能够优化Python代码的执行效率。FasterPy结合了检索增强生成（RAG），由从现有的性能改进代码对和相应的性能测量构建的知识库支持，以及低秩适应（LoRA）来增强代码优化性能。我们在性能改进代码编辑（PIE）基准上的实验结果表明，我们的方法在多个指标上优于现有模型。FasterPy工具和实验结果可在https://github.com/WuYue22/fasterpy获得。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决Python代码执行效率低下的问题。现有基于规则的方法需要人工维护规则，成本高且覆盖范围有限；基于机器学习的方法依赖于特定程序表示和大量标注数据，开发和扩展困难。这些方法难以适应复杂多变的实际代码场景。

核心思路：FasterPy的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的代码生成和理解能力，结合检索增强生成（RAG）和低秩适应（LoRA），实现自动化的代码优化。RAG用于检索相似的优化案例，LoRA用于高效地微调LLM，使其更好地适应代码优化任务。

技术框架：FasterPy框架主要包含以下几个模块：1) 知识库构建：收集现有的性能改进代码对和对应的性能测量数据，构建知识库。2) 检索增强生成（RAG）：给定待优化的代码，从知识库中检索相似的优化案例，作为LLM的上下文信息。3) 低秩适应（LoRA）：使用LoRA技术微调LLM，使其更好地理解代码优化任务，并生成优化后的代码。4) 性能评估：评估优化后代码的性能，并与原始代码进行比较。

关键创新：FasterPy的关键创新在于将RAG和LoRA结合起来，应用于代码优化任务。RAG可以提供丰富的上下文信息，帮助LLM更好地理解代码的语义和优化目标；LoRA可以高效地微调LLM，使其更好地适应代码优化任务。这种结合使得FasterPy能够在低成本的情况下，实现高效的代码优化。

关键设计：FasterPy的关键设计包括：1) 知识库的构建方式，如何选择和存储性能改进的代码对。2) RAG的检索策略，如何选择最相关的优化案例。3) LoRA的微调策略，如何选择合适的LoRA层和参数。4) 性能评估指标的选择，如何准确评估代码的执行效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FasterPy在PIE基准测试中取得了显著的成果，在多个指标上超越了现有的代码优化模型。具体而言，FasterPy在代码优化成功率、性能提升幅度等方面均有明显优势，证明了其在实际应用中的有效性。实验结果表明，FasterPy能够有效地利用LLM的代码生成能力，结合RAG和LoRA，实现高效的代码优化。

🎯 应用场景

FasterPy可应用于各种Python代码优化场景，例如Web应用、数据分析、机器学习等。它可以帮助开发者自动发现和修复代码中的性能瓶颈，提高代码的执行效率，降低服务器成本。未来，FasterPy可以扩展到其他编程语言，并集成到IDE和CI/CD流程中，实现更智能化的代码优化。

📄 摘要（原文）

Code often suffers from performance bugs. These bugs necessitate the research and practice of code optimization. Traditional rule-based methods rely on manually designing and maintaining rules for specific performance bugs (e.g., redundant loops, repeated computations), making them labor-intensive and limited in applicability. In recent years, machine learning and deep learning-based methods have emerged as promising alternatives by learning optimization heuristics from annotated code corpora and performance measurements. However, these approaches usually depend on specific program representations and meticulously crafted training datasets, making them costly to develop and difficult to scale. With the booming of Large Language Models (LLMs), their remarkable capabilities in code generation have opened new avenues for automated code optimization. In this work, we proposed FasterPy, a low-cost and efficient framework that adapts LLMs to optimize the execution efficiency of Python code. FasterPy combines Retrieval-Augmented Generation (RAG), supported by a knowledge base constructed from existing performance-improving code pairs and corresponding performance measurements, with Low-Rank Adaptation (LoRA) to enhance code optimization performance. Our experimental results on the Performance Improving Code Edits (PIE) benchmark demonstrate that our method outperforms existing models on multiple metrics. The FasterPy tool and the experimental results are available at https://github.com/WuYue22/fasterpy.