本發(fā)明公開了一種E級超算海洋模式自動移植優(yōu)化方法，包括：基于熱點函數(shù)的特征利用建立的代碼分析工具確定熱點函數(shù)代碼數(shù)據(jù)；利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從所述熱點函數(shù)代碼數(shù)據(jù)中提取出熱點函數(shù)特征，并對熱點函數(shù)特征進行向量化處理，以獲取熱點函數(shù)的特征向量；將所述熱點函數(shù)的特征向量輸入到雙向LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，并在所述雙向LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入自注意力機制進行訓(xùn)練，以根據(jù)輸出的第一主從核代碼數(shù)據(jù)確定最優(yōu)雙向LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；根據(jù)所述第一主從核代碼數(shù)據(jù)利用強化學(xué)習(xí)方法進行迭代訓(xùn)練，以確定最優(yōu)強化學(xué)習(xí)模型；對于從客戶端獲取的源代碼數(shù)據(jù)，利用所述最優(yōu)雙向LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和最優(yōu)強化學(xué)習(xí)模型，獲取最優(yōu)的主從核代碼方案，以實現(xiàn)代碼自動移植。