这个问题有点毫无意义，因为无论如何c都是编译到汇编程序的。 但是，通过优化编译器生成的汇编程序几乎是完全优化的，所以除非你在优化特定的汇编程序方面做了20个博士学位，否则你无法打败编译器。

简短的回答吗?有时。

从技术上讲，每一个抽象都有成本，而编程语言是CPU如何工作的抽象。然而C非常接近。几年前，我记得当我登录UNIX帐户并收到以下财富信息时(当时这种东西很流行)，我笑出声来:

C程序设计语言——A 语言结合了 汇编语言的灵活性 汇编语言的强大。

这很有趣，因为这是真的:C就像可移植的汇编语言。

值得注意的是，汇编语言无论如何编写都可以运行。然而，在C语言和它生成的汇编语言之间有一个编译器，这是非常重要的，因为你的C代码有多快与你的编译器有多好有很大关系。

当gcc出现时，它如此受欢迎的原因之一是它通常比许多商业UNIX版本附带的C编译器要好得多。它不仅是ANSI C(没有任何K&R C的垃圾)，更健壮，通常能产生更好(更快)的代码。不是总是，而是经常。

我告诉你这一切是因为没有关于C和汇编器速度的统一规则，因为C没有客观的标准。

同样地，汇编程序也会根据你正在运行的处理器、你的系统规格、你正在使用的指令集等而有很大的不同。历史上有两个CPU体系结构家族:CISC和RISC。CISC中最大的玩家过去是，现在仍然是Intel x86架构(和指令集)。RISC主宰了UNIX世界(MIPS6000、Alpha、Sparc等等)。CISC赢得了民心之战。

不管怎样，当我还是一个年轻的开发人员时，流行的观点是，手写的x86通常比C快得多，因为架构的工作方式，它的复杂性受益于人类的操作。另一方面，RISC似乎是为编译器设计的，所以没有人(我知道)写Sparc汇编器。我相信这样的人确实存在，但毫无疑问，他们现在都疯了，被送进了精神病院。

指令集是一个重要的点，即使在同一家族的处理器。某些英特尔处理器具有SSE到SSE4等扩展。AMD有他们自己的SIMD指令。像C这样的编程语言的好处是，人们可以编写他们的库，以便对您运行的任何处理器进行优化。这在汇编程序中是一项艰苦的工作。

你仍然可以在汇编程序中做一些编译器无法做的优化，一个编写良好的汇编程序算法将会和它的C等效程序一样快或更快。更大的问题是:这样做值得吗?

Ultimately though assembler was a product of its time and was more popular at a time when CPU cycles were expensive. Nowadays a CPU that costs $5-10 to manufacture (Intel Atom) can do pretty much anything anyone could want. The only real reason to write assembler these days is for low level things like some parts of an operating system (even so the vast majority of the Linux kernel is written in C), device drivers, possibly embedded devices (although C tends to dominate there too) and so on. Or just for kicks (which is somewhat masochistic).

，问了这个问题，并给出了使用汇编的利弊。

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。

下面是一个真实的例子:固定点在旧编译器上进行乘法运算。

这些不仅在没有浮点数的设备上很方便，在精度方面也很出色，因为它们可以提供32位精度和可预测的错误(浮点数只有23位，很难预测精度损失)。即在整个范围内均匀的绝对精度，而不是接近均匀的相对精度(浮点数)。

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现代编译器很好地优化了这个定点示例，因此对于仍然需要特定于编译器的代码的更现代的示例，请参见

获得64位整数乘法的高部分:使用uint64_t for 32x32 => 64位乘法的便携版本在64位CPU上无法优化，因此你需要intrinsic或__int128来在64位系统上实现高效的代码。 Windows 32位上的_umul128: MSVC在将32位整数转换为64时并不总是做得很好，因此intrinsic有很大帮助。

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C语言没有完整的乘法运算符(由n位输入产生2n位)。在C语言中表达它的通常方法是将输入转换为更宽的类型，并希望编译器能够识别输入的上半部分是不有趣的:

// on a 32-bit machine, int can hold 32-bit fixed-point integers.
int inline FixedPointMul (int a, int b)
{
  long long a_long = a; // cast to 64 bit.

  long long product = a_long * b; // perform multiplication

  return (int) (product >> 16);  // shift by the fixed point bias
}

这段代码的问题在于，我们做了一些不能直接用c语言表达的事情。我们希望将两个32位的数字相乘，得到一个64位的结果，并返回中间的32位。然而，在C语言中这个乘法是不存在的。您所能做的就是将整数提升为64位，并执行64*64 = 64乘法。

x86(以及ARM、MIPS和其他)可以在一条指令中完成乘法运算。一些编译器过去常常忽略这一事实，并生成调用运行时库函数来进行相乘的代码。移位到16也经常由库例程完成(x86也可以做这样的移位)。

所以我们只剩下一两个乘法库调用。这造成了严重的后果。不仅移位速度较慢，而且在整个函数调用中必须保留寄存器，而且对内联和展开代码也没有帮助。

如果你在(内联)汇编器中重写相同的代码，你可以获得显著的速度提升。

除此之外:使用ASM并不是解决问题的最佳方法。大多数编译器允许你以内在的形式使用一些汇编指令，如果你不能用c语言表达它们。例如，VS.NET2008编译器将32*32=64位的mul公开为__emul，将64位的移位公开为__ll_rshift。

使用intrinsic，你可以以一种c编译器有机会理解发生了什么的方式重写函数。这允许代码内联，寄存器分配，公共子表达式消除和常量传播也可以完成。与手工编写的汇编程序代码相比，您将获得巨大的性能改进。

供参考:VS.NET编译器的定点mul的最终结果是:

int inline FixedPointMul (int a, int b)
{
    return (int) __ll_rshift(__emul(a,b),16);
}

定点除法的性能差异更大。通过编写几行asm代码，我对除法重的定点代码进行了10倍的改进。

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使用Visual c++ 2013为这两种方式提供了相同的汇编代码。

2007年的gcc4.1也很好地优化了纯C版本。(Godbolt编译器资源管理器没有安装任何早期版本的gcc，但即使是较旧的gcc版本也可以在没有intrinsic的情况下做到这一点。)

在Godbolt编译器资源管理器上查看用于x86(32位)和ARM的source + asm。(不幸的是，它没有任何旧到足以从简单的纯C版本生成糟糕代码的编译器。)

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现代cpu可以做一些C语言根本没有操作符的事情，比如popcnt或位扫描来查找第一个或最后一个设置位。POSIX有一个ffs()函数，但是它的语义不匹配x86 bsf / bsr。见https://en.wikipedia.org/wiki/Find_first_set)。

一些编译器有时可以识别一个计数整数中设置位数的循环，并将其编译为popcnt指令(如果在编译时启用)，但在GNU C中使用__builtin_popcnt要可靠得多，或者在x86上(如果你的目标硬件是SSE4.2: _mm_popcnt_u32 from < immintrinh >)。

或者在c++中，赋值给std::bitset<32>并使用.count()。(在这种情况下，该语言已经找到了一种方法，可以通过标准库可移植地公开popcount的优化实现，以一种总是编译为正确的方式，并且可以利用目标支持的任何东西。)参见https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_weight#Language_support。

类似地，ntohl可以在一些具有它的C实现上编译为bswap(用于端序转换的x86 32位字节交换)。

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intrinsic或手写asm的另一个主要领域是使用SIMD指令进行手工向量化。编译器对于dst[i] += src[i] * 10.0;这样的简单循环并不糟糕，但是当事情变得更复杂时，编译器通常做得很糟糕，或者根本不自动向量化。例如，你不太可能得到任何像如何实现atoi使用SIMD?由编译器从标量代码自动生成。

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。