在編譯C語言代碼時，Clang跟gcc編譯器哪一個編譯出來的程序運行更快？特別是在浮點運算方面。

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大家都在說Clang運行更快，但是編譯出來的程序哪個運行更快呢？尤其是在浮點運算方面。
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有人說這樣比較沒多大意義，很多時候對很多人看來很小的時間節省，當面臨大型計算的時候，也可以節省很多時間。有答案提到了Intel的mkl庫，作為一個窮屌絲買不起intel的那套東西，只能用GSL庫。但是研究工作又需要追求速度，但總不能要求一個研究人員即懂數學問題又懂底層的優化吧。。我看到有人說用intel的編譯器可以快40%才想起這個問題，因為40%可能就是幾天甚至一個星期的時間。

目前編譯器的SIMD優化還沒有靠譜到讓我們特別放心的地步，還是自己寫SSE指令吧。順便說一下，VC++現在有一個C++的小擴展叫C++/AMP，可以把程序的一部分標記為在GPU運行，數據交換特別方便，比起opencl、cuda甚至是自家的direct compute都用起來爽多了。我覺得既然你說到浮點運算，那你可能需要這個。

實際測試並查看了反彙編

較新版本的gcc和clang編譯出來的指令幾乎是一樣的，所以不存在那個更快的問題。

gcc 6連編譯錯誤的提示都越來越像clang了，也就是說這兩個編譯器正在同質化。

要極端優化還是靠自己手寫SIMD彙編吧

個人認為這樣比較沒什麼太大意義。

對於性能要求比較嚴格的程序，我認為應該主要靠手動優化，而不是等著換個編譯器期待性能有提升這種聽天由命的做法。

比如Intel的mkl庫，完全是基於不同的指令集做了多套代碼，這樣才能達到極致的性能。而且大部分編譯器並不會使用比較新的指令集，除非顯式指定。你自己寫SIMD指令要比它生成的好，至少你清楚數據的整個計算流程，而編譯器只能去猜你的意思。

對於性能要求不那麼嚴格的程序，個人感覺也沒必要追求這個。選個順手的編譯器就好了。

同樣的代碼，比較編譯器才有意義。

不同的庫可能就有演算法級的區別。而且還有針對特別的輸入，有特別的優化。好像Intel就要專門的memcpy組，專門做memcpy這個函數。

一般來說，指令級的優化還是留到最後，演算法上不能提高了，才在指令上想辦法。對於SIMD，如果對編譯器的自動vectorization不滿意，可以考慮compiler的builtin intrinsics。實在實在不行了，再考慮手寫彙編。