为什么LLVM执行引擎比编译代码更快？
我有一个针对LLVM的编译器，我提供了两种运行代码的方法：
- 自动运行。 该模式将代码编译为LLVM，并使用ExecutionEngine JIT将其编译为机器代码并运行，而不会生成输出文件。
- 编译并单独运行。 这个模式输出一个LLVM .bc文件，我手动优化（用
opt），编译成本地程序集（用llc）编译成机器代码和链接（用gcc），然后运行。
我期待的方法＃2比方法＃1更快，或者至less是相同的速度，但是运行一些速度testing，我惊讶地发现＃2的速度一直是大约两倍的速度。 这是一个巨大的速度差异。
这两种情况都运行相同的LLVM源代码。 有了方法＃1，我还没有想过运行任何LLVM优化过程（这就是为什么我期望它会变慢）。 使用方法＃2，我正在使用-O3运行-std-compile-opts和llc ，以便最大化优化，但是它并没有在＃1附近。 下面是同一个程序的一个例子：
- ＃1没有优化：11.833s
- ＃2没有优化：22.262s
- ＃2优化（
-std-compile-opts和-O3）：18.823s
ExecutionEngine是否做了一些我不知道的特殊事情？ 有什么办法可以优化编译后的代码，以达到与ExecutionEngine JIT相同的性能？
具有JIT的VM运行某些应用程序比编译的应用程序更快是正常的。 这是因为带有JIT的虚拟机就像是一个模拟虚拟机的模拟器，也可以实时运行编译器。 由于这两个任务都是使用JIT构build到VM中的，因此机器模拟器可以将信息提供给编译器，以便代码可以重新编译以更高效地运行。 它提供的信息不可用于静态编译的代码。
Java VM和Python的PyPy VM等等也都注意到了这种效果。
另一个问题是alignment代码和其他优化。 现在的CPU非常复杂，很难预测哪种技术会导致最终二进制的执行速度更快。
作为一个真实的例子，让我们考虑一下Google的Native Client – 我的意思是原始的nacl编译方法，不包括LLVM（据我所知，目前支持“nativeclient”和“LLVM bitcode”码）。
正如你可以在演示文稿（签出youtube.com）或论文中看到的一样，例如Native Client：便携式，不可信x86本机代码的Sandbox ，甚至它们的alignment技术都会使代码大小变大，在某些情况下，这样的指令alignment例子与noops）给更好的caching命中。
alignment指令与noops和指令重新sorting它在并行计算中已知，在这里它也显示了它的影响。
我希望这个答案给出了一个想法，可能会影响代码速度执行的情况，并且有很多可能的原因，对于不同的代码片段，每一个都需要调查。 永远不会，这是一个有趣的话题，所以如果你find更多的细节，不要犹豫，重新回答你的答案，并让我们知道“Post-Scriptorium”，你有什么发现更多:)。 （也许链接到白皮书/ devblog与新的发现:)）。 基准总是值得欢迎的 – 看看： http : //llvm.org/OpenProjects.html#benchmark 。
