在Rust中编写将运行数百万次的整数函数（想想像素处理）时，使用性能最高的操作很有用 - 类似于C / C ++。
虽然参考手册解释了行为的变化，但并不总是清楚哪种方法的性能高于标准（参见注释1。）整数算术运算。我假设wrapping_add编译成等同于C的补充。
在标准操作中（加/减/乘/模/除/移位/位操作...），哪些操作具有更高性能的替代方法，默认情况下不使用？
注意：
a + b，i / k或c % e等等的整数算术。答案 0 :(得分：6)
在标准操作（加/减/乘/模/除/移位/位操作...）中，哪些操作具有更高性能的替代方法，默认情况下不使用？
请注意，Rust是为性能而设计的;因此，在 Debug 中检查整数操作时，它们被定义为发布中的 wrap ，除非您特别指示编译器。
因此，在使用默认选项的发布模式下，严格之间没有性能差异：
+和wrapping_add -和wrapping_sub *和wrapping_mul /和wrapping_div 对于无符号整数，性能严格地类似于C或C ++;但是，对于有符号整数，优化器可能会产生不同的结果，因为有符号整数的下溢/溢出是C和C ++中的未定义行为（gcc和Clang接受-fwrapv标志，即使对于有符号整数也要求包装，但它＆＃39 ; s不是默认值。）
我希望使用checked_*，overflow_*和saturating_*方法一般会慢一点。
然后，有趣的切线是了解当您翻转开关并明确要求检查算术时会发生什么。
目前，Rust实现 1 是下溢/溢出检查的精确实现。每个加法，减法，乘法，...都是独立检查的，优化器不擅长融合这些分支。
具体来说，精确实现会排除临时溢出：5 + x - 5无法优化为x，因为5 + x可能会溢出。它也排除了一般的自动矢量化。
只有当优化器能够证明没有溢出时（通常它不能），您可能希望重新获得更易于优化的无分支路径。
应该注意的是，在通用软件上，影响几乎不可察觉，因为算术指令只代表总成本的一小部分。然而，当这个比例上升时，它可能非常明显，实际上它出现在与Clang的SPEC2006基准测试的一部分中。
此开销足以被视为不适合默认激活支票。
1 这是由于LLVM方面的技术限制; Rust实现只委托给LLVM。
将来，希望检查的模糊实现可用。模糊实现背后的想法是，不是检查每个操作，而是执行它们并且设置标志或者在下溢/溢出的情况下中断值。然后，在使用结果之前，执行检查（分支）。
根据Joe Duffy的说法，他们在Midori中有这样的实现，性能影响几乎不可察觉，所以它似乎是可行的。但是，我还没有意识到在LLVM中有任何类似的东西。
答案 1 :(得分：5)
Rust不保证其运营速度。如果您需要保证，则需要调用汇编程序。
也就是说，当前Rust转发到LLVM，所以你可以调用内在函数，它将1：1映射到LLVM内在函数并使用这些保证。但是，无论你做什么都不是asm，请注意优化器可能对你认为最优的东西有不同的看法，因此不优化你对LLVM内在函数的手动调用。
也就是说，Rust努力尽可能快，所以你可以假设（或者只是看标准库的实现）所有具有相同LLVM内在函数的操作都将映射到该LLVM内在函数，因此和LLVM一样快。
对于给定的基本算术运算，哪个操作最快是没有一般规则的，因为它完全取决于您的用例。
答案 2 :(得分：3)
想像素处理
那么你根本不应该考虑单值操作;您想要使用SIMD指令。这些目前在稳定的Rust中不可用，但有些可通过功能门控功能访问，并且所有功能都可通过汇编获得。
LLVM是否有可能将代码优化为SIMD，就像它对clang一样？
作为aochagavia already replied，是的，LLVM将自动向量化某些类型的代码。但是，当您要求最高性能时，您通常不希望自己处于优化器的一时兴起。我倾向于希望在我的普通普通代码中进行自动向量化，然后为我的重数学内核编写直线代码，然后编写SIMD代码并测试速度的正确性和基准。