为什么还有很多人说高级语言比汇编快？
这个问题问得很有意思，也触及到了一些大家容易产生误解的地方。其实，说“高级语言比汇编快”这句话，本身就有点绝对了，更准确的说法应该是：在大多数情况下，由现代编译器优化的 C、C++ 等高级语言生成的机器码，其执行效率可以非常接近甚至媲美由熟练程序员编写的汇编代码。而且，现代编译器通过智能优化，有时甚至能超越手动编写的汇编。
我们一步步来拆解一下为什么会出现这种说法，以及其中的细节。
为什么会有“高级语言比汇编慢”的传统印象？
这得追溯到早期计算机发展的阶段。那时候：
1. 编译器水平不高： 早期的编译器，虽然已经能将高级语言翻译成机器指令，但它们的“智能”程度远不如现在。很多时候，它们生成的代码就像是把高级语言的语句“直译”成汇编，缺乏深度的分析和优化。这种情况下，程序员如果直接用汇编来写，可以更精细地控制硬件资源，比如：
寄存器使用： 汇编可以直接指定哪个寄存器存放哪个数据，避免不必要的读写。早期编译器可能不知道怎么高效地管理寄存器，导致频繁的寄存器溢出（需要将寄存器中的数据存回内存）。
指令选择： 汇编可以精确选择最适合当前操作的指令，例如使用特定的向量指令（SIMD）来加速并行计算。早期编译器可能只会使用通用的指令集。
循环展开、函数内联： 这些优化技巧需要对代码有深入的理解，早期编译器在这方面表现平平。
2. 编程习惯的差异： 用汇编编程需要程序员对底层硬件原理有非常透彻的理解。一个经验丰富的汇编程序员，能够充分利用处理器的每一条指令、每一个特性，从而写出极致优化的代码。而用高级语言的程序员，如果只是简单地写出能跑的代码，不考虑性能，那自然是汇编更快。
所以，在早期，很多性能要求极高的场景（比如操作系统内核、驱动程序、某些游戏引擎的核心部分），确实会选择用汇编来编写，以追求极致的性能。
为什么现在情况会发生变化？
主要原因在于现代编译器的飞速发展和其强大的优化能力。现代编译器，尤其是针对 C/C++ 的 GCC、Clang 等，已经进化成了极其复杂的软件工程项目。它们包含了大量的优化算法和技术，并且在不断地更新和改进。
让我们看看编译器都做了些什么，能让高级语言的代码变得这么快：
1. 强大的寄存器分配： 这是编译器的核心优化之一。现代编译器能非常智能地分析程序的数据流，决定哪些变量在哪些时间点需要驻留在寄存器中，最大限度地减少对内存的访问。它们使用图着色等算法来解决复杂的寄存器分配问题，这往往比人工分配更加全局化和高效。
2. 指令级并行（InstructionLevel Parallelism, ILP）优化： 现代处理器（CPU）内部有多个执行单元，可以同时执行多条不相关的指令。编译器会分析指令之间的依赖关系，重新排列指令的顺序，尽可能地填满处理器的流水线，让它不会因为等待数据而空闲。这包括：
指令调度： 将指令移动到它们可以执行的时间点。
无操作（NOP）注入： 在需要时插入NOP指令来对齐指令，避免流水线冲突。
3. 循环优化： 循环是程序中最常见的性能瓶颈。编译器有很多针对循环的优化技术：
循环展开（Loop Unrolling）： 将循环体中的多份拷贝复制到循环中，减少循环控制开销（判断、跳转），并为指令级并行提供更多机会。例如，将一个每次循环执行一次的任务，展开成每次循环执行四次，这样可以用四次迭代的数据同时进行计算，并且只需要一次循环控制的开销。
循环倾斜（Loop Skewing）： 改变循环变量的依赖关系，使之更适合并行执行。
循环交换（Loop Interchange）： 改变嵌套循环的内外层顺序，以改善数据访问模式（例如，使访问更符合缓存的局部性）。
循环向量化（Loop Vectorization）： 这是非常关键的一项。如果循环中的操作可以对多个数据进行相同的处理，编译器会尝试将其转换为使用处理器的向量指令（如 SSE, AVX, NEON）。这些指令可以一次性处理一个数据向量（比如4个、8个或更多数据），效率比逐个处理高很多。手动编写汇编来实现向量化是非常困难且容易出错的。
4. 函数内联（Function Inlining）： 将一个函数的代码直接“复制”到调用它的地方，消除函数调用的开销（压栈、弹栈、跳转）。虽然手动内联可行，但编译器可以全局地分析哪些函数适合内联，以及内联的程度。
5. 死代码消除（Dead Code Elimination）： 删除那些永远不会被执行的代码，减小程序的大小和执行时间。
6. 常量折叠（Constant Folding）与传播（Constant Propagation）： 在编译时就计算出表达式的值，或者将常量值传播到使用它的地方，减少运行时的计算量。
7. 高级数据流分析和别名分析： 编译器能够分析程序中变量如何被访问和修改，特别是“别名”（两个不同的指针指向同一个内存位置）。精确的别名分析能让编译器做出更积极的优化，例如安全地重新排序内存访问，或者决定哪些数据可以安全地放在寄存器中。
8. 目标平台特定优化： 现代编译器非常了解目标处理器的架构，比如有多少个寄存器、指令的延迟是多少、缓存的工作方式等，并会生成针对该架构最优化的指令序列。
什么时候高级语言（编译器）依然可能不如汇编？
尽管编译器如此强大，但以下情况依然是汇编可能胜出的场景：
1. 极致的微观调优： 对于某些极度依赖硬件特性、需要精确到每个时钟周期的优化，比如某些实时音视频处理、加密算法中的特定位操作，或者需要直接访问某个非常特殊的指令集，手动编写的汇编可能依然能榨出最后一滴性能。这通常是在已经用高级语言优化到瓶颈之后，再由专家用汇编去突破。
2. 特殊的硬件交互： 直接控制I/O端口、精确控制中断处理的某些部分，或者利用一些非常底层的、编译器可能不直接支持的硬件访问方式时，汇编是必需的。
3. 编译器对特定算法或数据结构的优化不佳： 虽然编译器很强大，但它毕竟是通用的。如果你的算法非常特殊，或者使用了编译器不太熟悉的复杂数据结构，它可能无法像你精心设计的汇编那样找到最优的实现方式。
4. 程序员本身就是顶尖的汇编优化专家： 如果一个人对汇编和目标硬件有极其深刻的理解，并且有足够的时间去精雕细琢，他编写的汇编代码确实有可能超越大多数编译器生成的代码。但这需要付出极大的努力，并且可维护性会大打折扣。
总结一下：
之所以现在很多人会说“高级语言比汇编快”，或者更准确地说“优化后的高级语言代码执行效率接近甚至可能超过手工汇编”，是因为：
现代编译器智能化了： 它们拥有复杂的优化算法，可以理解代码的意图，利用处理器的各种特性，生成非常高效的机器码，例如向量化、指令级并行、高级寄存器分配等。这些优化很多是程序员手动难以实现的，或者非常耗时。
易于开发和维护： 使用高级语言开发效率极高，代码可读性和可维护性也远超汇编。在性能差异不大的情况下，选择高级语言是绝大多数情况下的明智之举。
性能需求变化： 随着硬件性能的提升和摩尔定律的推进，很多应用对绝对极致性能的依赖不像过去那么苛刻了。而软件开发效率、功能实现速度、维护成本变得更为重要。
所以，并不是说高级语言“天生”就比汇编快，而是通过现代编译器这个“桥梁”，使得高级语言能够“输出”与顶尖汇编代码相媲美的性能。对于绝大多数开发者来说，掌握好如何用高级语言写出“易于编译器优化”的代码，比去深入学习汇编来优化性能要来得更实际和有效。
我们一步步来拆解一下为什么会出现这种说法，以及其中的细节。
为什么会有“高级语言比汇编慢”的传统印象？
这得追溯到早期计算机发展的阶段。那时候：
1. 编译器水平不高： 早期的编译器，虽然已经能将高级语言翻译成机器指令，但它们的“智能”程度远不如现在。很多时候，它们生成的代码就像是把高级语言的语句“直译”成汇编，缺乏深度的分析和优化。这种情况下，程序员如果直接用汇编来写，可以更精细地控制硬件资源，比如：
寄存器使用： 汇编可以直接指定哪个寄存器存放哪个数据，避免不必要的读写。早期编译器可能不知道怎么高效地管理寄存器，导致频繁的寄存器溢出（需要将寄存器中的数据存回内存）。
指令选择： 汇编可以精确选择最适合当前操作的指令，例如使用特定的向量指令（SIMD）来加速并行计算。早期编译器可能只会使用通用的指令集。
循环展开、函数内联： 这些优化技巧需要对代码有深入的理解，早期编译器在这方面表现平平。
2. 编程习惯的差异： 用汇编编程需要程序员对底层硬件原理有非常透彻的理解。一个经验丰富的汇编程序员，能够充分利用处理器的每一条指令、每一个特性，从而写出极致优化的代码。而用高级语言的程序员，如果只是简单地写出能跑的代码，不考虑性能，那自然是汇编更快。
所以，在早期，很多性能要求极高的场景（比如操作系统内核、驱动程序、某些游戏引擎的核心部分），确实会选择用汇编来编写，以追求极致的性能。
为什么现在情况会发生变化？
主要原因在于现代编译器的飞速发展和其强大的优化能力。现代编译器，尤其是针对 C/C++ 的 GCC、Clang 等，已经进化成了极其复杂的软件工程项目。它们包含了大量的优化算法和技术，并且在不断地更新和改进。
让我们看看编译器都做了些什么，能让高级语言的代码变得这么快：
1. 强大的寄存器分配： 这是编译器的核心优化之一。现代编译器能非常智能地分析程序的数据流，决定哪些变量在哪些时间点需要驻留在寄存器中，最大限度地减少对内存的访问。它们使用图着色等算法来解决复杂的寄存器分配问题，这往往比人工分配更加全局化和高效。
2. 指令级并行（InstructionLevel Parallelism, ILP）优化： 现代处理器（CPU）内部有多个执行单元，可以同时执行多条不相关的指令。编译器会分析指令之间的依赖关系，重新排列指令的顺序，尽可能地填满处理器的流水线，让它不会因为等待数据而空闲。这包括：
指令调度： 将指令移动到它们可以执行的时间点。
无操作（NOP）注入： 在需要时插入NOP指令来对齐指令，避免流水线冲突。
3. 循环优化： 循环是程序中最常见的性能瓶颈。编译器有很多针对循环的优化技术：
循环展开（Loop Unrolling）： 将循环体中的多份拷贝复制到循环中，减少循环控制开销（判断、跳转），并为指令级并行提供更多机会。例如，将一个每次循环执行一次的任务，展开成每次循环执行四次，这样可以用四次迭代的数据同时进行计算，并且只需要一次循环控制的开销。
循环倾斜（Loop Skewing）： 改变循环变量的依赖关系，使之更适合并行执行。
循环交换（Loop Interchange）： 改变嵌套循环的内外层顺序，以改善数据访问模式（例如，使访问更符合缓存的局部性）。
循环向量化（Loop Vectorization）： 这是非常关键的一项。如果循环中的操作可以对多个数据进行相同的处理，编译器会尝试将其转换为使用处理器的向量指令（如 SSE, AVX, NEON）。这些指令可以一次性处理一个数据向量（比如4个、8个或更多数据），效率比逐个处理高很多。手动编写汇编来实现向量化是非常困难且容易出错的。
4. 函数内联（Function Inlining）： 将一个函数的代码直接“复制”到调用它的地方，消除函数调用的开销（压栈、弹栈、跳转）。虽然手动内联可行，但编译器可以全局地分析哪些函数适合内联，以及内联的程度。
5. 死代码消除（Dead Code Elimination）： 删除那些永远不会被执行的代码，减小程序的大小和执行时间。
6. 常量折叠（Constant Folding）与传播（Constant Propagation）： 在编译时就计算出表达式的值，或者将常量值传播到使用它的地方，减少运行时的计算量。
7. 高级数据流分析和别名分析： 编译器能够分析程序中变量如何被访问和修改，特别是“别名”（两个不同的指针指向同一个内存位置）。精确的别名分析能让编译器做出更积极的优化，例如安全地重新排序内存访问，或者决定哪些数据可以安全地放在寄存器中。
8. 目标平台特定优化： 现代编译器非常了解目标处理器的架构，比如有多少个寄存器、指令的延迟是多少、缓存的工作方式等，并会生成针对该架构最优化的指令序列。
什么时候高级语言（编译器）依然可能不如汇编？
尽管编译器如此强大，但以下情况依然是汇编可能胜出的场景：
1. 极致的微观调优： 对于某些极度依赖硬件特性、需要精确到每个时钟周期的优化，比如某些实时音视频处理、加密算法中的特定位操作，或者需要直接访问某个非常特殊的指令集，手动编写的汇编可能依然能榨出最后一滴性能。这通常是在已经用高级语言优化到瓶颈之后，再由专家用汇编去突破。
2. 特殊的硬件交互： 直接控制I/O端口、精确控制中断处理的某些部分，或者利用一些非常底层的、编译器可能不直接支持的硬件访问方式时，汇编是必需的。
3. 编译器对特定算法或数据结构的优化不佳： 虽然编译器很强大，但它毕竟是通用的。如果你的算法非常特殊，或者使用了编译器不太熟悉的复杂数据结构，它可能无法像你精心设计的汇编那样找到最优的实现方式。
4. 程序员本身就是顶尖的汇编优化专家： 如果一个人对汇编和目标硬件有极其深刻的理解，并且有足够的时间去精雕细琢，他编写的汇编代码确实有可能超越大多数编译器生成的代码。但这需要付出极大的努力，并且可维护性会大打折扣。
总结一下：
之所以现在很多人会说“高级语言比汇编快”，或者更准确地说“优化后的高级语言代码执行效率接近甚至可能超过手工汇编”，是因为：
现代编译器智能化了： 它们拥有复杂的优化算法，可以理解代码的意图，利用处理器的各种特性，生成非常高效的机器码，例如向量化、指令级并行、高级寄存器分配等。这些优化很多是程序员手动难以实现的，或者非常耗时。
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性能需求变化： 随着硬件性能的提升和摩尔定律的推进，很多应用对绝对极致性能的依赖不像过去那么苛刻了。而软件开发效率、功能实现速度、维护成本变得更为重要。
所以，并不是说高级语言“天生”就比汇编快，而是通过现代编译器这个“桥梁”，使得高级语言能够“输出”与顶尖汇编代码相媲美的性能。对于绝大多数开发者来说，掌握好如何用高级语言写出“易于编译器优化”的代码，比去深入学习汇编来优化性能要来得更实际和有效。
网友意见
不是高级语言比汇编快，是我脑子没有多位高手的智慧结晶强。
很多人用的编译器，一定是多位高手的智慧结晶。
对普通程序员来说，写高级语言相当于一种「退让」，退让的只写业务代码，至于 CPU 层次的细节优化外包给「多位高手」去完成。
为什么？
CPU 层次的细节容易被高度抽象，优化让给「凝结多位高手灵魂」的机器做就好；
业务代码相对比较难抽象，需要人一步一脚印的打磨。
题主说：
那些怀旧电子产品的频道。8 bit guy 。看人家演示编程。就是很老的8位家用电脑，执行汇编都很快。
我的单片机技术，也是这种传统家电厂老师父带入门的，所以我略懂这种人。
但这个时代的硬件没有那么拮据了。需要把脑子花在这种地方的场合，往往都是量极端大、利极端薄的硬件产品。现在是少量多样、快速迭代的时代，这种功夫需求不多了。
如果是为了降低元器件成本，还不如看我另外一篇回答：
我谈的技术都在电路、算法、协议层次，可以跨平台应用。死嗑汇编，会降低你的平台选择性，增加脆弱性。
现在除了汇编最接近底层的编程语言就是C了。比较强的C程序员，敲出C代码就知道编译后应该是什么样子，各种优化更是门清。
之前有过调查，9x%的C程序员手工写出的汇编，比他们写出C代码然后丢给编译器自动优化得到的汇编代码要慢得多。
有前提条件吗？
现在很少会有人用汇编从头实现一个完整的程序了吧…… 顶多是个别场合用汇编在编译器的基础上再手动优化一下，这样还是有可能能做到汇编更快的。
从头用汇编的话，别说快不快了，先把需要的功能实现出来再说吧……
高级语言不一定比汇编快。但是，对会提出“为什么还有很多人说高级语言比汇编快？”这类问题的人来说，高级语言就是比汇编快。
所以，如果你对“高级语言和汇编哪个快”这样的问题没有疑问，那么自然也无需讨论这个问题。而只要你对此有疑问，那么答案就是“高级语言比汇编快”。
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