有关编译巨大代码生成的源文件的任何技巧？

我正在尝试编译来自大型Dymola模型的生成C代码。生成的代码与人类编写的代码不同，存在许多展开的循环，大量使用了宏，手动索引了巨大的数组，最重要的是源文件很大（> 1e6行）。

当使用O2或编译这些源文件时O3，我的编译时间变得非常高：每个文件10至30分钟。Clang和GCC都有。我不能很好地遵循生成的汇编代码，因此我不确定优化的质量。通过不生成调试信息或关闭警告可以减少编译时间，但是与关闭优化相比，这些警告很小。在运行时方面，O0和之间有明显的区别O2，所以我不能证明这样做是合理的。使用进行编译时-ftime-trace，我可以看到Clang前端负责90％以上的时间。据称，该过程不是内存瓶颈，它似乎完全受CPU限制htop。

我可以做一些预处理来改善编译时间吗？将源文件分成较小的块会提高性能，为什么？编译器是否设计为可以处理这些巨大的源文件？还有其他我应该注意的编译选项吗？

令人惊讶的是，Windows上的MSVC /O2花费的时间只是Clang和GCC的一小部分。

编译器参数示例： clang -m64 -Wno-everything -c -D_GNU_SOURCE -DMATLAB_MEX_FILE -ftime-report -DFMI2_FUNCTION_PREFIX=F2_Simulations_SteadyState_SteadyState2019MPU_ -DRT -I/opt/matlab/r2017b/extern/include -I/opt/matlab/r2017b/simulink/include -I/mnt/vagrant_shared//Source -I/mnt/vagrant_shared//export -fexceptions -fPIC -fno-omit-frame-pointer -pthread -O0 -DNDEBUG -std=c99 /mnt/vagrant_shared//some_file.c -o /mnt/vagrant_shared//some_obj.obj

平台：在虚拟机VM上运行的CentOS 7。Clang 7，GCC 4.8（由于其他要求，我坚持使用这些旧版本）。