如何查看Julia生成的Intel汇编代码？Delphi与Julia性能对比需求

我将Delphi编写的简单for循环转换为Julia代码后，发现Julia的运行速度是Delphi的7倍。因Delphi本应属于高性能编程语言，我对此差异感到困惑，希望对比两者生成的ASM（Intel汇编）代码。已知在Delphi中一键即可获取汇编代码，请问如何查看Julia中特定函数的ASM代码？

测试代码 #

using BenchmarkTools
println("----------- Test for loops")
# test for loops
function for_fun(a)
    total = 0
    big = 0
    small = 0
    for i in 1:a
        total += 1
        if i > 500000
            big += 1
        else
            small += 1
        end    
    end   

    return (total, small, big)
end

res_for = for_fun(1000000000)
println(res_for)
@btime for_fun(1000000000)

查看Julia函数汇编代码的方法 #

• 使用@code_native宏：在Julia REPL中执行@code_native for_fun(1000000000)，即可输出该函数针对当前CPU架构的优化后汇编代码。由于Julia是JIT编译，必须传入具体参数以触发对应类型的编译。
• 控制优化级别：若需查看未优化的汇编代码，可添加optimize=false参数：@code_native optimize=false for_fun(1000000000)。
• 导出到文件：可以通过重定向输出将汇编代码保存到文件，例如在REPL中执行：

  open("for_fun_asm.txt", "w") do f
      redirect_stdout(f) do
          @code_native for_fun(1000000000)
      end
  end
  

对比汇编代码时，你会发现Julia的LLVM编译器可能对循环进行了更激进的优化（如循环展开、寄存器重分配、条件分支预测优化等），这可能是导致性能差异的核心原因。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Error - CPU Not Foud