了解汇编程序的原因之一是，有时可以使用汇编程序来编写比用高级语言(特别是C语言)编写的代码性能更好的代码。然而，我也听人说过很多次，尽管这并非完全错误，但实际上可以使用汇编程序来生成性能更好的代码的情况极其罕见，并且需要汇编方面的专业知识和经验。
这个问题甚至没有涉及到这样一个事实，即汇编程序指令将是特定于机器的、不可移植的，或者汇编程序的任何其他方面。当然，除了这一点之外，了解汇编还有很多很好的理由，但这是一个需要示例和数据的具体问题，而不是关于汇编程序与高级语言的扩展论述。
谁能提供一些具体的例子，说明使用现代编译器汇编代码比编写良好的C代码更快，并且您能否用分析证据支持这一说法?我相信这些案例确实存在，但我真的很想知道这些案例到底有多深奥，因为这似乎是一个有争议的问题。
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我想说的是，当你比编译器更擅长一组给定的指令时。所以我认为没有通用的答案
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我想说的是，当你比编译器更擅长一组给定的指令时。所以我认为没有通用的答案
几乎任何时候编译器看到浮点代码，如果你使用的是旧的糟糕的编译器，手写的版本会更快。(2019年更新:对于现代编译器来说，这并不普遍。特别是在编译x87以外的东西时;编译器更容易使用SSE2或AVX进行标量数学运算，或任何具有平面FP寄存器集的非x86，不像x87的寄存器堆栈。)
主要原因是编译器不能执行任何健壮的优化。关于这个主题的讨论，请参阅来自MSDN的这篇文章。下面是一个例子，其中汇编版本的速度是C版本的两倍(用VS2K5编译):
#include "stdafx.h"
#include <windows.h>
float KahanSum(const float *data, int n)
{
float sum = 0.0f, C = 0.0f, Y, T;
for (int i = 0 ; i < n ; ++i) {
Y = *data++ - C;
T = sum + Y;
C = T - sum - Y;
sum = T;
}
return sum;
}
float AsmSum(const float *data, int n)
{
float result = 0.0f;
_asm
{
mov esi,data
mov ecx,n
fldz
fldz
l1:
fsubr [esi]
add esi,4
fld st(0)
fadd st(0),st(2)
fld st(0)
fsub st(0),st(3)
fsub st(0),st(2)
fstp st(2)
fstp st(2)
loop l1
fstp result
fstp result
}
return result;
}
int main (int, char **)
{
int count = 1000000;
float *source = new float [count];
for (int i = 0 ; i < count ; ++i) {
source [i] = static_cast <float> (rand ()) / static_cast <float> (RAND_MAX);
}
LARGE_INTEGER start, mid, end;
float sum1 = 0.0f, sum2 = 0.0f;
QueryPerformanceCounter (&start);
sum1 = KahanSum (source, count);
QueryPerformanceCounter (&mid);
sum2 = AsmSum (source, count);
QueryPerformanceCounter (&end);
cout << " C code: " << sum1 << " in " << (mid.QuadPart - start.QuadPart) << endl;
cout << "asm code: " << sum2 << " in " << (end.QuadPart - mid.QuadPart) << endl;
return 0;
}
和一些数字从我的PC运行默认版本*:
C code: 500137 in 103884668
asm code: 500137 in 52129147
出于兴趣，我用dec/jnz交换了循环，它对计时没有影响——有时更快，有时更慢。我想内存有限的方面使其他优化相形见绌。(编者注:更可能的情况是，FP延迟瓶颈足以隐藏循环的额外成本。对奇数/偶数元素并行进行两个Kahan求和，并在最后添加它们，可能会加快2倍的速度。)
哎呀，我正在运行一个稍微不同的代码版本，它输出的数字是错误的(即C更快!)修正并更新了结果。
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。
，问了这个问题，并给出了使用汇编的利弊。
使用SIMD指令的矩阵操作可能比编译器生成的代码更快。
