在历史上插话。

当我还年轻的时候(20世纪70年代)，根据我的经验，汇编是很重要的，更重要的是代码的大小，而不是代码的速度。

如果一个高级语言的模块是1300字节的代码，但该模块的汇编版本是300字节，那么当您试图将应用程序装入16K或32K的内存时，这1K字节就非常重要。

那时候编译器还不是很好。

在老式的Fortran中

X = (Y - Z)
IF (X .LT. 0) THEN
 ... do something
ENDIF

当时的编译器在X上执行了一个SUBTRACT指令，然后是一个TEST指令。 在汇编程序中，您只需在减法之后检查条件代码(LT零，零，GT零)。

对于现代系统和编译器来说，这些都不是问题。

我认为理解编译器在做什么仍然很重要。 当您使用高级语言编写代码时，您应该了解什么允许或阻止编译器执行循环展开。

当编译器执行“类似分支”的操作时，使用管道内衬和包含条件的前瞻计算。

当执行高级语言不允许的事情时，仍然需要汇编程序，比如读取或写入处理器特定的寄存器。

但在很大程度上，普通程序员不再需要它，除非对代码如何编译和执行有基本的了解。

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。

这很难具体地回答，因为这个问题非常不具体:到底什么是“现代编译器”?

理论上，几乎任何手动的汇编器优化都可以由编译器来完成——实际上它是否已经完成，不能笼统地说，只能说特定编译器的特定版本。许多可能需要花费大量的精力来确定它们是否可以在特定的上下文中应用而不产生副作用，以至于编译器编写者不会为它们烦恼。

我曾经和一个人一起工作过，他说“如果编译器笨到不能弄清楚你要做什么，并且不能优化它，那么你的编译器就坏了，是时候换一个新的了”。我确信在某些情况下汇编程序会打败你的C代码，但是如果你发现自己经常使用汇编程序来“赢得”编译器，那么你的编译器就完蛋了。

对于编写试图强制查询计划器执行操作的“优化”SQL也是如此。如果您发现自己重新安排查询以让计划器执行您想要的操作，那么您的查询计划器就完蛋了——请更换一个新的计划器。

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。

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.