逆アルゴリズム微分（AD）の最適化において、プロファイリングと最適化手法の相互作用は非常に重要です。プロファイリングは、実行時の性能データを収集し、チェックポイントの配置やその有効性を評価するための基盤を提供します。具体的には、プロファイリングによって得られた情報は、各チェックポイントの実行時間やメモリ使用量の変化を示し、どのチェックポイントを有効または無効にするかの意思決定をサポートします。
一方で、最適化手法は、ADツールが生成するコードの性能を向上させるために、静的データフロー解析や他の最適化技術を用います。しかし、これらの最適化は、プロファイリング時の実行環境や条件に依存するため、プロファイリング結果が最適化後のコードに対して必ずしも正確であるとは限りません。したがって、プロファイリングを行う際には、最適化を無効にすることが有益な場合もあります。これにより、プロファイリング結果がより正確になり、最適化手法の効果を正しく評価できるようになります。