简明x86汇编语言教程(7)

仅仅这样很难说明两个方案孰优孰劣，因为我们并不明确三个人一起打水、一起砍柴、一起搭灶的效率更高，还是分别作效率更高(通常的想法，一起做也许效率会更高)。但假如说，三个人一个只会搭灶，一个只会砍柴，一个只会打水(当然是说这三件事情)，那么，方案2的效率就会搞一些了。

在现实生活中，某个人拥有专长是比较普遍的情况；在设计计算机硬件的时候则更是如此。你不可能指望加法器不做任何改动就能去做移位甚至整数乘法，然而我们注意到，串行执行的程序不可能在同一时刻同时用到处理器的所有功能，因此，我们(很自然地)会希望有一些指令并行地执行，以充分利用CPU的计算资源。

CPU执行一条指令的过程基本上可以分为下面几个阶段：取指令、取数据、计算、保存数据。假设这4个阶段各需要1个时钟周期，那么，只要资源够用，并且4条指令之间不存在串行关系(换言之这些指令的执行先后次序不影响最终结果，或者，更严格地说，没有任何一条指令依赖其他指令的运算结果)指令也可以像下面这样执行：

这样，原本需要16个时钟周期才能够完成的任务就可以在7个时钟周期内完成，时间缩短了一半还多。如果考虑灰色的那些方格(这些方格可以被4条指令以外的其他指令使用，只要没有串行关系或冲突)，那么，如此执行对于性能的提升将是相当可观的(此时，CPU的所有部件都得到了充分利用)。

当然，作为程序来说，真正做到这样是相当理想化的情况。实际的程序中很难做到彻底的并行化。假设CPU能够支持4条指令同时执行，并且，每条指令都是等周期长度的4周期指令，那么，程序需要保证同一时刻先后发射的4条指令都能够并行执行，相互之间没有关联，这通常是不太可能的。

最新的Intel Pentium 4-XEON处理器，以及Intel Northwood Pentium 4都提供了一种被称为超线程(Hyper-Threading TM)的技术。该技术通过在一个处理器中封装两组执行机构来提高指令并行度，并依靠操作系统的调度来进一步提升系统的整体效率。

由于线程机制是与操作系统密切相关的，因此，在本文的这一部分中不可能做更为深入地探讨。在后续的章节中，我将介绍Win32、FreeBSD 5.x以及Linux中提供的内核级线程机制(这三种操作系统都支持SMP及超线程技术，并且以线程作为调度单位)在汇编语言中的使用方法。

关于线程的讨论就此打住，因为它更多地依赖于操作系统，并且，无论如何，操作系统的线程调度需要更大的开销并且，到目前为止，真正使用支持超线程的CPU，并且使用相应操作系统的人是非常少的。因此，我们需要关心的实际上还是同一执行序列中的并发执行和指令封包。不过，令人遗憾的是，实际上在这方面编译器做的几乎是肯定要比人好，因此，你需要做的只是开启相应的优化；如果你的编译器不支持这样的特性，那么就把它扔掉……据我所知，目前在Intel平台上指令封包方面做的最好的是Intel的C++编译器，经过Intel编译器编译的代码的性能令人惊异地高，甚至在AMD公司推出的兼容处理器上也是如此。

5.5 存储优化

从前一节的图中我们不难看出，方案2中，如果谁的动作慢，那么他就会成为性能的瓶颈。实际上，CPU也不会像我描述的那样四平八稳地运行，指令执行的不同阶段需要的时间(时钟周期数)是不同的，因此，缩短关键步骤(即，造成瓶颈的那个步骤)是缩短执行时间的关键。

至少对于使用Intel系列的CPU来说，取数据这个步骤需要消耗比较多的时间。此外，假如数据跨越了某种边界(如4或8字节，与CPU的字长有关)，则CPU需要启动两次甚至更多次数的读内存操作，这无疑对性能构成不利影响。

基于这样的原因，我们可以得到下面的设计策略：

第一条规则比较简单。例如，需要求一组数据中的最大值、最小值、平均数，那么，最好是在一次循环中做完。

“于是，这家伙又攒了一段代码”……