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这是 Percona 三篇系列文章中的第二篇，介绍基于性能剖析的优化（PGO）的工作原理：插桩式两遍构建、控制流图中各条边的计数器数据收集，以及编译器如何利用这些数据来指导内联、分支布局、函数冷热拆分和指令缓存局部性优化。
作者正在开发Agent-PGO，这是一个工具，可以分析AI代理的执行，动态地为不太关键的任务替换更便宜的模型，同时通过评估基准保持质量。
Daniel Lemire 对 Go 中的性能剖析引导优化（PGO）进行了基准测试，显示在解析 JSON 时速度提升约为 2-5%，当训练 profile 与工作负载匹配时效果最佳。
一篇技术博客文章，演示了如何通过LLVM的配置文件引导优化（PGO）在标准-O3和LTO之外显著提升二进制性能，以SQLite作为基准测试。
这篇博客文章介绍了如何使用配置文件引导优化、LTO和-O3构建主机调优的GCC编译器，以实现更快的编译速度，并附有详细的说明和基准测试。