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。


当前回答

我认为汇编程序更快的一般情况是,当一个聪明的汇编程序员看到编译器的输出并说“这是性能的关键路径,我可以写这个更有效”,然后那个人调整汇编程序或从头重写它。

其他回答

我需要对192位或256位的每次中断进行移位操作,每50微秒发生一次。

它通过一个固定的映射(硬件限制)实现。使用C语言,制作它只需要大约10微秒。当我把它翻译到Assembler时,考虑到这个映射的特定特性,特定的寄存器缓存,并使用面向位的操作;它只花了不到3.5微秒的时间。

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。

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。

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。

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!