performance - 现代 x86 成本模型

Question

我正在编写一个带有 x86 后端的 JIT 编译器，并且正在学习 x86 汇编器和机器代码。大约 20 年前，我使用 ARM 汇编程序，并对这些架构之间的成本模型差异感到惊讶。

具体来说，内存访问和分支在 ARM 上很昂贵，但在 x86 上等效的堆栈操作和跳转很便宜。我相信现代 x86 CPU 比 ARM 内核做的动态优化要多得多，我发现很难预测它们的效果。

编写 x86 汇编程序时要记住的好的成本模型是什么？哪些指令组合便宜，哪些指令组合昂贵？

例如，如果我的编译器总是生成用于加载整数或跳转到偏移量的长格式，即使整数很小或偏移量接近，我的编译器会更简单，但这会影响性能吗？

我还没有做过任何浮点运算，但我想尽快开始。普通代码和浮点代码之间的交互有什么不明显的吗？

我知道有很多关于 x86 优化的引用资料(例如 Michael Abrash)，但我有一种预感，比几年前的任何东西都不适用于现代 x86 CPU，因为它们最近发生了很大变化。我对么？

Answer 1

最好的引用是Intel Optimization Manual ，它提供了有关所有最新 Intel 内核的体系结构危害和指令延迟的相当详细的信息，以及大量优化示例。

另一个很好的引用是 Agner Fog's optimization resources ，其优点还包括 AMD 内核。

请注意，特定成本模型本质上是特定于微架构的。不存在具有任何实际有效性的“x86 成本模型”。在指令层面，Atom 的性能特点与 i7 有着天壤之别。

我还要指出，x86 内核上的内存访问和分支实际上并不“便宜”——只是乱序执行模型变得如此复杂，以至于它可以在许多简单的场景中成功隐藏它们的成本。