Многие программисты считают, что компиляторы — это волшебные «чёрные ящики», на вход в которые можно подать хаотичный код, а на выходе получить красивый оптимизированный двоичный файл. Доморощенные философы часто начинают рассуждать о том, какие фишки языка или флаги компилятора следует использовать, чтобы раскрыть всю мощь магии компилятора. Если вы когда-нибудь видели кодовую базу GCC, то и в самом деле могли поверить, что он выполняет какие-то волшебные оптимизации, пришедшие к нам из иных миров.
Тем не менее, если вы проанализируете результаты работы компиляторов, то узнаете, что они не очень-то хорошо справляются с оптимизацией вашего кода. Не потому, что пишущие их люди не знают, как генерировать эффективные команды, а просто потому, что компиляторы способны принимать решения только в очень малой части пространства задач. [В своём докладе
Data Oriented Design (2014 год) Майк Эктон сообщил, что в проанализированном фрагменте кода компилятор теоретически может оптимизировать лишь 10% задачи, а 90% он оптимизировать не имеет никакой возможности. Если бы вам интересно было узнать больше о памяти, то стоит прочитать статью
What every programmer should know about memory. Если вам любопытно, какое количество тактов тратят конкретные команды процессора, то изучите
таблицы команд процессоров]
Чтобы понять, почему волшебные оптимизации компилятора не ускорят ваше ПО, нужно вернуться назад во времени, к той эпохе, когда по Земле ещё бродили динозавры, а процессоры были чрезвычайно медленными. На графике ниже показаны относительные производительности процессоров и памяти в разные годы (1980-2010 гг.). [Информация взята из статьи
Pitfalls of object oriented programming Тони Альбрехта (2009 год), слайд 17. Также можно посмотреть его
видео
(2017 год) на ту же тему.]
