在知乎上看到这个问题，觉得挺有趣的。下面的回答五花八门，但是就是没有直接给出真正的benchmark结果的。还有直接搬反汇编代码的，只不过汇编里用了 x87 FPU 指令集，天那这都 202x 年了真的还有程序用这个老掉牙的浮点运算指令集的吗？
我也决定研究一下，读反汇编，写benchmark。平台以 x86-64 为准，编译器 clang 13，开编译器优化（不开优化谈速度无意义）
代码及反汇编 https://gcc.godbolt.org/z/rvT9nEE9Y

文章图片

简单汇编语言科普
在深入反汇编之前，先要对汇编语言有简单的了解。本文由于原始代码都很简单，甚至没有循环和判断，所以涉及到的汇编指令也很少。

1. 汇编语言与平台强相关，这里以 x86-64（x86的64位兼容指令集，由于被AMD最先发明，也称作AMD64）为例，简称x64
2. x64汇编语言也有两种语法，一种为 Intel 语法（主要被微软平台编译器使用），一种为 AT&T 语法（是gcc兼容编译器的默认语法，但是gcc也支持输出intel 语法）。个人感觉 Intel 语法更易懂，这里以 Intel 语法为例
3. 基本语法。例如 mov rcx, rax：mov 是指令名“赋值”。rcx 和 rax 是 mov 指令的两个操作数，他们都是通用寄存器名。Intel 汇编语法，第一个操作数同时被用于存储运算结果。所以：
   
   1. mov rcx, rax，赋值指令，将寄存器 rax 中的值赋值给寄存器 rcx。翻译为C语言代码为 rcx = rax
   2. add rcx, rax，加法指令，将寄存器 rcx 和 rax 的值相加后，结果赋值给 rcx。翻译为 C 语言代码为 rcx += rax
4. 寄存器。编译器优化后，多数操作都直接在寄存器中操作，不涉及内存访问。下文只涉及三类寄存器（x64平台）。
   
   1. 以 r 打头的 rxx 是 64 位寄存器
   2. 以 e 打头的 exx 是 32 位寄存器，同时就是同名 64 位 rxx 寄存器的低 32 位部分。
   3. xmmX 是 128 位 SSE 寄存器。由于本文不涉及 SIMD 运算，可以简单的将其当做浮点数寄存器。对于双精度浮点数，只使用寄存器的低 64 位部分
5. 调用约定。C语言特性，所有代码都依附于函数，调用函数时父函数向子函数传值、子函数向父函数返回值的方式叫做函数调用约定。调用约定是保证应用程序 ABI 兼容的最基本要求，不同的平台。不同的操作系统有不同的调用约定。本文的反汇编代码都是使用 godbolt 生成的，godbolt 使用的是 Linux 平台，所以遵循 Linux 平台通用的 System V 调用约定 调用约定。因为本文涉及到的代码都非常简单（都只有一个函数参数），读者只需要知道三点：
   
   1. 函数的第一个整数参数通过 rdi / edi 寄存器传入（rdi / edi 存放调用方的第一个参数的值）。rdi 为 64 位寄存器，对应 long 类型（Linux 平台）。edi 为 32 位寄存器，对应 int 类型
   2. 函数的第一个浮点数参数通过 xmm0 寄存器传入，不区分单、双精度
   3. 函数的返回值整数类型通过 rax / eax 存放，浮点数通过 xmm0 存放

整数情况
整数除100

int int_div(int num) { return num / 100; }

结果为

int_div(int):# @int_div(int) movsxdrax, edi imulrax, rax, 1374389535 movrcx, rax shrrcx, 63 sarrax, 37 addeax, ecx ret

稍作解释。movsxd 为带符号扩展赋值，可翻译为 rax = (long)edi；imul 为有符号整数乘法；shr 为逻辑右移（符号位补0）；sar 为算数右移（符号位不变）
可以看到编译器使用乘法和移位模拟除法运算，意味着编译器认为这么一大串指令也比除法指令快。代码里一会算术右移一会逻辑右移是为了兼容负数。如果指定为无符号数，结果会简单一些

unsigned int_div_unsigned(unsigned num) { return num / 100; }

结果为

int_div_unsigned(unsigned int):# @int_div_unsigned(unsigned int) moveax, edi imulrax, rax, 1374389535 shrrax, 37 ret

【【硬核】乘以|【硬核】乘以 0.01 和除以 100 哪个快（）】也可以强制让编译器生成除法指令，使用 volatile 大法

int int_div_force(int num) { volatile int den = 100; return num / den; }

结果为

int_div_force(int):# @int_div_force(int) moveax, edi movdword ptr [rsp - 4], 100 cdq idivdword ptr [rsp - 4] ret

稍作解释。cdq（Convert Doubleword to Quadword）是有符号 32 位至 64 位整数转化；idiv 是有符号整数除法。 整数除法指令使用比较复杂。首先操作数不能是立即数。然后如果除数是32位，被除数必须被转化为 64 位，cdq 指令就是在做这个转化（因为有符号位填充的问题）。另外汇编里出现了内存操作 dword ptr [rsp - 4]，这是 volatile 的负作用，会对结果有些影响。
整数乘0.01

int int_mul(int num) { return num * 0.01; }

结果为

.LCPI3_0: .quad0x3f847ae147ae147b# double 0.01 int_mul(int):# @int_mul(int) cvtsi2sdxmm0, edi mulsdxmm0, qword ptr [rip + .LCPI3_0] cvttsd2sieax, xmm0 ret

稍作解释。cvtsi2sd（ConVerT Single Integer TO Single Double）是整数到双精度浮点数转换，可翻译为 xmm0 = (double) edi。mulsd 是双精度浮点数乘法，cvttsd2si 是双精度浮点数到整数转换（截断小数部分）。
因为没有整数和浮点数运算的指令，实际运算中会先将整数转换为浮点数，运算完毕后还要转回来。计算机中整数和浮点数存储方法不同，整数就是简单的补码，浮点数是 IEEE754 的科学计数法表示，这个转换并不是简单的位数补充。
浮点数的情况
浮点数除100

double double_div(double num) { return num / 100; }

结果为

.LCPI4_0: .quad0x4059000000000000# double 100 double_div(double):# @double_div(double) divsdxmm0, qword ptr [rip + .LCPI4_0] ret

稍作解释。divsd是双精度浮点数除法。因为 SSE 寄存器不能直接 mov 赋值立即数，立即数的操作数都是先放在内存中的，即 qword ptr [rip + .LCPI4_0]
浮点数乘0.01

double double_mul(double num) { return num * 0.01; }

结果为

.LCPI5_0: .quad0x3f847ae147ae147b# double 0.01 double_mul(double):# @double_mul(double) mulsdxmm0, qword ptr [rip + .LCPI5_0] ret

结果与除法非常接近，都只有一个指令，不需要解释了
Benchmark https://quick-bench.com/q/1rmqhuLLUyxRJNqSlcJfhubNGdU
结果

文章图片

按照用时从小到大排序：

1. 浮点数乘 100%
2. 无符号整数除 150%
3. 有符号整数除（编译为乘法和移位） 200%
4. 整数乘 220%
5. 强制整数除 900%
6. 浮点数除 1400%

分析

1. 浮点数相乘只需要一条指令 mulsd，而且其指令延时只有 4~5 个周期，理论最快毫无疑问。
2. 无符号整数除编译为乘法、移位和赋值指令，整数乘法指令 imul 延时约 3~4 个周期，再加上移位和赋值，总用时比浮点数乘略高。
3. 有符号整数除编译之后指令个数比无符号版本略多，但多出来的移位、加法等指令都很轻量，所以用时很接近。
4. 整数乘的用时居然和编译为乘法的整数除十分接近我也很意外。整数、浮点数互转指令 cvtsi2sd 和 cvttsd2si 根据 CPU 型号不同有 3~7 的指令延时。当然 CPU 指令执行效率不能只看延时，还得考虑多指令并发的情况。但是这 3 条指令互相依赖，无法并发。
5. 强制除法指令较慢符合期望。32 位整数除法指令 imul 延时约 10~11，如果为 64 位整数甚至高达 57。另外内存访问（实际情况应该只涉及到高速缓存）对速度也会有一些影响
6. 最慢的是浮点数除法。其指令 divsd 依据 CPU 型号不同有 14 ~ 20 延时，但是居然比有内存访问的强制整数除法还慢有些意外。

本文中没有测试单精度浮点数（float）的情况，因为默认情况下编译器为了精度考虑会将 float 转化为 double 计算，结果再转回去，导致 float 运算比 double 还慢。这点可以使用 --ffast-math 避免，但是 quick-bench 没有提供这个选项的配置。另外值得一提的是，如果启用 --ffast-math 编译参数，编译器会把浮点数除编译为浮点数乘
注：所有指令的延时信息都可在此找到：https://www.agner.org/optimiz...

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