编译优化（Compiler Optimization）是指在编译器将源代码转换为目标代码的过程中，自动应用一系列变换技术，以提升程序执行效率、减少资源消耗（如内存和CPU占用）或优化其他性能指标，同时保持程序功能不变。这些优化包括常量传播、循环优化、指令调度等，能够显著加速代码运行速度并降低系统开销，是现代软件开发中不可或缺的核心技术。
在AI产品开发的实际落地中，编译优化技术对提升模型性能和部署效率至关重要。例如，在深度学习框架如TensorFlow或PyTorch中，通过集成XLA（Accelerated Linear Algebra）等优化编译器，可以大幅提高模型在GPU或TPU上的推理速度，减少延迟和能耗，从而支持实时AI应用如自动驾驶、智能客服和推荐系统，优化用户体验并降低云服务成本。
如需深入理解编译优化原理，推荐阅读经典教材《编译原理》（Compilers: Principles, Techniques, and Tools），作者Alfred V. Aho、Monica S. Lam、Ravi Sethi和Jeffrey D. Ullman。
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