通常，这取决于应用程序。在某些情况下，c#可能慢得可以忽略不计，而在其他情况下，c++要快5到10倍，特别是在操作可以轻松SIMD的情况下。

快了5个橘子。或者更确切地说:不可能有一个(正确的)笼统的答案。c++是一种静态编译语言(但也有配置文件引导的优化)，c#在JIT编译器的帮助下运行。它们之间的差异如此之大，以至于像“快了多少”这样的问题都无法回答，甚至无法给出数量级。

对于图形来说，标准的c#图形类比通过C/ c++访问的GDI慢得多。 我知道这与语言本身无关，更多的是与整个。net平台有关，但是图形是作为GDI替代品提供给开发人员的，它的性能非常糟糕，我甚至不敢用它来处理图形。

我们有一个简单的基准来查看图形库的速度，那就是在窗口中随机绘制线条。c++ /GDI在处理10000行代码时仍然很灵活，而c# /Graphics在处理1000行代码时却很难做到。

我想这么说:编写更快代码的程序员，是那些更了解当前机器运行速度的人，顺便说一句，他们也是那些使用适当工具的人，这些工具允许精确的低级和确定性优化技术。由于这些原因，这些人使用C/ c++而不是c#。我甚至认为这是事实。

在一个特殊的场景中，c++仍然占据上风(并且将在未来几年占据上风)，即可以在编译时预先确定多态决策。

通常，封装和延迟决策是一件好事，因为它使代码更加动态，更容易适应不断变化的需求，并且更容易作为框架使用。这就是为什么在c#中面向对象编程是非常高效的，并且它可以在术语“泛化”下泛化。不幸的是，这种特殊的泛化在运行时是有代价的。

Usually, this cost is non-substantial but there are applications where the overhead of virtual method calls and object creation can make a difference (especially since virtual methods prevent other optimizations such as method call inlining). This is where C++ has a huge advantage because you can use templates to achieve a different kind of generalization which has no impact on runtime but isn't necessarily any less polymorphic than OOP. In fact, all of the mechanisms that constitute OOP can be modelled using only template techniques and compile-time resolution.

在这种情况下(不可否认，它们通常局限于特殊的问题领域)，c++胜过c#和类似的语言。

In theory, for long running server-type application, a JIT-compiled language can become much faster than a natively compiled counterpart. Since the JIT compiled language is generally first compiled to a fairly low-level intermediate language, you can do a lot of the high-level optimizations right at compile time anyway. The big advantage comes in that the JIT can continue to recompile sections of code on the fly as it gets more and more data on how the application is being used. It can arrange the most common code-paths to allow branch prediction to succeed as often as possible. It can re-arrange separate code blocks that are often called together to keep them both in the cache. It can spend more effort optimizing inner loops.

我怀疑。net或任何jre都能做到这一点，但早在我上大学的时候就有人在研究这一点，所以认为这类东西很快就会在现实世界中找到自己的方式也不是不合理的。