因此，通常关于通过汇编代码提高性能的问题的答案是“不要打扰，编译器比你聪明”。我明白了。
但是，我注意到优化的线性代数库（例如ACML）可以在标准编译库的2x到5x范围内实现性能提升。例如，在我的8核机器上，我已经优化矩阵乘法运行速度比库存单线程BLAS实现快30倍，这意味着，在考虑到因使用所有核心而导致的8倍改进后，仍然有4倍仅通过优化改进。
因此，在我看来，优化的汇编代码确实可以产生巨大的差异。我错过了什么吗？
我问，因为如果它不是非常困难的话，我可能倾向于在其他一些代码段上尝试这个。没有什么比这更复杂了，但是如果我可以通过在汇编中编写一些小的内部循环来获得2倍的改进，那么它可能是值得的。
答案 0 :(得分：3)
矩阵 - 矩阵产品的加速仅部分归因于使用汇编代码。在一个天真的实现中，主要的瓶颈是内存访问。大多数情况下你的CPU会等待进行实际的计算。
首先必须修改矩阵 - 矩阵乘法的算法，以便L2和L1缓存中的数据可以尽可能频繁地重用。这可以在C（或C ++或Fortran或......）中完成。这将导致实现在矩阵大小变得比缓存大时不会崩溃。这也意味着实现可以一直进行计算（CPU寄存器中所需的数据几乎总是在L1缓存中，L1缓存中所需的数据几乎总是在L2缓存中......）。
下一步是优化所有计算完成的热点。这只涉及C代码的几行（在我的GEMM Tutorial只有10行）。汇编代码针对指令流水线，循环展开（用于改进分支预测），预取（用于减少缓存未命中），使用SSE（或AVX）进行优化。
类似的技术可用于其他BLAS Level 3功能。实际上大多数都使用GEMM函数的内部东西（所谓的微内核）。
在ulmBLAS benchmarks中，您看到所有BLAS Level 3功能可以实现大致相同的性能。
为了更全面的阅读，我建议你阅读Robert A. van de Geijn和Enrique S. Quintana-Ortí的好文章The Science of Programming Matrix Computations。 而且你也可能想看看BLIS中ulmBLAS所采用和简化的大多数想法。{/ 3>
答案 1 :(得分：2)
优化的汇编代码可以为您带来巨大的速度增益。
我的研究表明，关于“编译器更好”的说法是有偏见的，与现实生活无关。这是一个神话。
只有比较编写良好的HLL程序，编译好的编译器和编写得很好的汇编程序，编译器才会更好。
另一个故事是，没有那么多优秀甚至体面的汇编程序员。 ：）