我正在对一个科学应用程序进行数值优化。我注意到的一件事是，GCC将通过将调用pow（a，2）编译为a*a来优化它，但调用pov（a，6）并没有优化，实际上会调用库函数pow，这会大大降低性能。（相比之下，可执行icc的“英特尔C++编译器”将消除对pow（a，6）的库调用。）
我好奇的是，当我使用GCC 4.5.1和选项“-O3-lm-funroll-loops-msse4”将pow（a，6）替换为a*a*a*a*a*a时，它使用了5条多指令：
movapd %xmm14, %xmm13
mulsd %xmm14, %xmm13
mulsd %xmm14, %xmm13
mulsd %xmm14, %xmm13
mulsd %xmm14, %xmm13
mulsd %xmm14, %xmm13
而如果我写（a*a*a）*（a*a*a），它将产生
movapd %xmm14, %xmm13
mulsd %xmm14, %xmm13
mulsd %xmm14, %xmm13
mulsd %xmm13, %xmm13
这将乘法指令的数量减少到3。icc也有类似的行为。
为什么编译器不认识这种优化技巧？
Fortran（为科学计算而设计）有一个内置的幂运算符，据我所知，Fortran编译器通常会以与您描述的方式类似的方式优化整数幂的提升。不幸的是，C/C++没有幂运算符，只有库函数pow（）。这并不妨碍智能编译器专门处理pow，并在特殊情况下以更快的方式计算pow，但它们似乎不太常用。。。
几年前，我试图使以最佳方式计算整数幂更方便，并提出了以下建议。它是C++，而不是C，并且仍然取决于编译器在如何优化/内联方面有点聪明。无论如何，希望你能在实践中发现它有用：
template<unsigned N> struct power_impl;
template<unsigned N> struct power_impl {
template<typename T>
static T calc(const T &x) {
if (N%2 == 0)
return power_impl<N/2>::calc(x*x);
else if (N%3 == 0)
return power_impl<N/3>::calc(x*x*x);
return power_impl<N-1>::calc(x)*x;
}
};
template<> struct power_impl<0> {
template<typename T>
static T calc(const T &) { return 1; }
};
template<unsigned N, typename T>
inline T power(const T &x) {
return power_impl<N>::calc(x);
}
为好奇的人澄清：这并没有找到计算幂的最佳方法，但由于找到最佳解是一个NP完全问题，而且这只值得对小幂做（而不是使用pow），因此没有理由大惊小怪。
然后将其用作功率<6>（a）。
这样可以很容易地输入幂（不需要像用括号一样拼出6），并且可以在不使用数学的情况下进行这种优化，以防出现精度相关的情况，例如补偿求和（这是一个操作顺序至关重要的示例）。
您可能也会忘记这是C++，而只是在C程序中使用它（如果它是用C++编译器编译的）。
希望这能有用。
编辑：
这是我从编译器中得到的：
对于a*a*a*a*a*a，
movapd %xmm1, %xmm0
mulsd %xmm1, %xmm0
mulsd %xmm1, %xmm0
mulsd %xmm1, %xmm0
mulsd %xmm1, %xmm0
mulsd %xmm1, %xmm0
对于（a*a*a）*（a*a*a），
movapd %xmm1, %xmm0
mulsd %xmm1, %xmm0
mulsd %xmm1, %xmm0
mulsd %xmm0, %xmm0
对于功率<6>（a），
mulsd %xmm0, %xmm0
movapd %xmm0, %xmm1
mulsd %xmm0, %xmm1
mulsd %xmm0, %xmm1
Lambdageek正确地指出，由于关联性不适用于浮点数，所以a*a*a*a*a*a到（a*a**a）*（a*a*a）的“优化”可能会改变值。这就是C99不允许它的原因（除非用户通过编译器标志或pragma特别允许）。一般来说，假设程序员写的东西是有原因的，编译器应该尊重这一点。如果你想要（a*a*a）*（a*a*a），请写下。
不过，写起来可能会很痛苦；当你使用pow（a，6）时，编译器为什么不能做正确的事情？因为这样做是错误的。在一个拥有良好数学库的平台上，pow（a，6）比a*a*a*a*a*a或（a*a**a）*（a*a*a）要准确得多。为了提供一些数据，我在我的Mac Pro上做了一个小实验，测量了在评估所有[1,2）之间的单精度浮点数的^6时的最差误差：
worst relative error using powf(a, 6.f): 5.96e-08
worst relative error using (a*a*a)*(a*a*a): 2.94e-07
worst relative error using a*a*a*a*a*a: 2.58e-07
使用pow而不是乘法树可以将误差范围减少4倍。编译器不应该（通常也不会）进行增加错误的“优化”，除非获得用户的许可（例如通过-fast math）。
注意，GCC提供__builtin_powi（x，n）作为pow（）的替代方案，pow应该生成内联乘法树。如果您想以精度换取性能，但不想启用快速数学，请使用该选项。
还没有海报提到浮动表达式的收缩（ISO C标准，6.5p8和7.12.2）。如果FP_CONTRACT pragma设置为ON，则允许编译器将诸如a*a*a*a*a*a之类的表达式视为单个操作，就好像使用单个舍入来精确计算一样。例如，编译器可以用更快更准确的内部幂函数代替它。这特别有趣，因为行为部分由程序员直接在源代码中控制，而最终用户提供的编译器选项有时可能使用错误。
FP_CONTRACT pragma的默认状态是实现定义的，因此默认情况下允许编译器进行此类优化。因此，需要严格遵循IEEE 754规则的可移植代码应该明确地将其设置为OFF。
如果编译器不支持此pragma，则必须避免任何此类优化，以防开发人员选择将其设置为OFF。
GCC不支持此pragma，但使用默认选项时，它假设它为ON；因此，对于具有硬件FMA的目标，如果要防止a*b+c转换为FMA（a，b，c），则需要提供一个选项，例如-ffp contract=off（显式地将pragma设置为off）或-std=c99（告诉GCC遵守某些c标准版本，这里是c99，因此遵循上面的段落）。过去，后一种选择并未阻止转型，这意味着GCC在这一点上不符合：https://gcc.gnu.org/bugzilla/show_bug.cgi?id=37845
