在我的工作中，有三个原因让我了解和使用组装。按重要性排序:

Debugging - I often get library code that has bugs or incomplete documentation. I figure out what it's doing by stepping in at the assembly level. I have to do this about once a week. I also use it as a tool to debug problems in which my eyes don't spot the idiomatic error in C/C++/C#. Looking at the assembly gets past that. Optimizing - the compiler does fairly well in optimizing, but I play in a different ballpark than most. I write image processing code that usually starts with code that looks like this: for (int y=0; y < imageHeight; y++) { for (int x=0; x < imageWidth; x++) { // do something } } the "do something part" typically happens on the order of several million times (ie, between 3 and 30). By scraping cycles in that "do something" phase, the performance gains are hugely magnified. I don't usually start there - I usually start by writing the code to work first, then do my best to refactor the C to be naturally better (better algorithm, less load in the loop etc). I usually need to read assembly to see what's going on and rarely need to write it. I do this maybe every two or three months. doing something the language won't let me. These include - getting the processor architecture and specific processor features, accessing flags not in the CPU (man, I really wish C gave you access to the carry flag), etc. I do this maybe once a year or two years.

使用SIMD指令的矩阵操作可能比编译器生成的代码更快。

我很惊讶居然没人这么说。如果用汇编编写strlen()函数，速度会快得多!在C中，你能做的最好的事情就是

int c;
for(c = 0; str[c] != '\0'; c++) {}

在组装过程中，你可以大大加快速度:

mov esi, offset string
mov edi, esi
xor ecx, ecx

lp:
mov ax, byte ptr [esi]
cmp al, cl
je  end_1
cmp ah, cl
je end_2
mov bx, byte ptr [esi + 2]
cmp bl, cl
je end_3
cmp bh, cl
je end_4
add esi, 4
jmp lp

end_4:
inc esi

end_3:
inc esi

end_2:
inc esi

end_1:
inc esi

mov ecx, esi
sub ecx, edi

长度单位是ecx。这一次比较4个字符，所以速度快4倍。并且考虑使用eax和ebx的高阶词，它将比之前的C例程快8倍!

答案很简单……一个非常了解汇编的人(也就是他身边有参考资料，并利用每一个小处理器缓存和管道特性等)保证能够产生比任何编译器更快的代码。

然而，如今在典型的应用程序中，这种差异并不重要。

The question is a bit misleading. The answer is there in your post itself. It is always possible to write assembly solution for a particular problem which executes faster than any generated by a compiler. The thing is you need to be an expert in assembly to overcome the limitations of a compiler. An experienced assembly programmer can write programs in any HLL which performs faster than one written by an inexperienced. The truth is you can always write assembly programs executing faster than one generated by a compiler.

长波克，只有一个限制时间。当你没有足够的资源来优化每一个代码的变化，并花时间分配寄存器，优化一些溢出和诸如此类的事情时，编译器每次都会赢。对代码进行修改、重新编译和度量。如有必要重复。

此外，你可以在高水平方面做很多事情。此外，检查生成的程序集可能会给人一种代码是垃圾的印象，但实际上它的运行速度比您想象的要快。例子:

Int y = data[i]; //在这里做一些事情。 call_function (y,…);

编译器将读取数据，将其推入堆栈(溢出)，然后从堆栈读取并作为参数传递。听起来屎?它实际上可能是非常有效的延迟补偿，并导致更快的运行时。

//优化版本 call_function(数据[我],…);//毕竟不是那么优化。

优化版本的想法是，我们降低了寄存器压力，避免溢出。但事实上，“垃圾”版本更快!

看看汇编代码，只看指令，然后得出结论:指令越多，速度越慢，这将是一个错误的判断。

这里需要注意的是:许多组装专家认为他们知道很多，但知道的很少。规则也会随着架构的变化而变化。例如，x86代码并不存在总是最快的银弹。如今，最好还是按照经验法则行事:

记忆很慢 缓存速度快 尽量更好地使用缓存 你多久会错过一次?你有延迟补偿策略吗? 对于一个cache miss，你可以执行10-100个ALU/FPU/SSE指令 应用程序架构很重要。 . .但是当问题不在架构上时，它就没有帮助了

此外，过于相信编译器会神奇地将考虑不周到的C/ c++代码转换为“理论上最优”的代码是一厢情愿的想法。如果你关心这个低级别的“性能”，你必须知道你使用的编译器和工具链。

C/ c++中的编译器通常不太擅长重新排序子表达式，因为对于初学者来说，函数有副作用。函数式语言没有受到这个警告的影响，但它不太适合当前的生态系统。有一些编译器选项可以允许宽松的精确规则，允许编译器/链接器/代码生成器改变操作的顺序。

这个话题有点死路一条;对于大多数人来说，这是无关紧要的，而剩下的人，他们已经知道自己在做什么了。

这一切都归结为:“理解你在做什么”，这与知道你在做什么有点不同。