首先，为免误会，再次重申，本测试有其局限，只能测试某一应用、某一实现的结果，并不能反映编程语言及其运行时的综合性能，亦无意尝试这样做。而实验环境也只限于某机器、某操作系统上，并不全面。而且，本测试只提供运行时间的结果，不考虑、不比较语言/平台间的技术性和非技术性优缺点，也没有测试运行期内存。世界上的软件应用林林总总，性能需求也完全不同，本测试只供参考。

由于本人第一次使用Python和Ruby，若代码有不当之处，敬请告之。当然也非常乐见其他意见。

测试内容

本文测试程序为一个全局光照渲染器，是一个CPU运算密集的控制台应用程序(console application)，功能详见前文。在前文刊出后，本人进行了一点profiling、优化，并把代码重新格式化。本渲染器除了有大量数学运算，亦会产生大量临时对象，并进行极多的方法调用(非虚函数)。本测试有别于人工合成的测试(synthetic tests，例如个别测试运算、字串操作、输入输出等)，是一个有实际用途的程序。

移植时尽量维持原代码的逻辑，主要采用面向对象范式。优化方面，不进行人手内联函数(inline function)，但优化了一些不必要的重复运算。

测试配置

• 硬件: Intel Core i7 920@2.67Ghz(4 core, HyperThread), 12GB RAM
• 操作系统: Microsoft Windows 7 64-bit

* 见本文最后的"7.更新"一节

渲染的解像度为256x256，每象素作100次采样。

结果及分析

下表中预设的相对时间以最快的单线程测试(IC++)作基准，用鼠标按列可改变基准。由于Ruby运行时间太长，只每象素作4次采样，把时间乘上25。另外，因为各测试的渲染时间相差很远，所以用了两个棒形图去显示数据，分别显示时间少于4000秒和少于60秒的测试(Ruby是4000秒以外，不予显示)。

C++/.Net/Java组别

静态语言和动态语言在此测试下的性能不在同一数量级。先比较静态语言。

C++和.Net的测试结果和上一篇博文相若，而C#和F#无显著区别。但是，C++/CLI虽然同样产生IL，于括管的.Net平台上执行，其渲染时间却只是C#/F#的55%左右。为什么呢？使用ildasm去反汇编C++/CLI和C#的可执行文件后，可以发现，程序的热点函数Sphere.Intersect()在两个版本中，C++/CLI版本的代码大小(code size)为201字节， C#则为125字节！ C++/CLI版本在编译时，已把函数内所有Vec类的方法调用全部内联，而C#版本则使用callvirt调用Vec的方法。估计JIT没有把这函数进行内联，做成这个性能差异。另外，C++/CLI版本使用了值类型，并使用指针(代码中为引用)作参数传送。若把C#的版本的Vec方法改写为:

那么，struct不用GC，同时ref/out不用复制，其性能会比较高。但是代码会变得很难看:

为了维持让语言"正常"的使用方法，本实验不采用这种API风格(更新:加入了C#_outref测试，詳見文末)。

然而，托管代码(C++/CLI)的渲染时间，仅为原生非括管代码(IC++)的1.91倍，个人觉得.Net的JIT已经非常不错。

另一方面，Java的性能表现非常突出，只比C++/CLI稍慢一点，Java版本的渲染时间为C#/F#的65%左右。以前一直认为，C#不少设计会使其性能高于Java，例如C#的方法预设为非虚，Java则预设为虚；又例如C#支持struct作值类型(value type)，Java则只有class引用类型(reference type)，后者必须使用GC。但是，这个测试显示，Java VM应该在JIT中做了大量优化，估计也应用了内联，才能使其性能逼近C++/CLI。

纯C++方面，Intel C++编译器最快，Visual C++慢一点点(1.19x)，GCC再慢一点点(1.32x)。这结果符合本人预期。 Intel C++的OpenMP版本和单线程比较，达5.16加速比(speedup)，对于4核Hyper Threading来说算是不错的结果。读者若有兴趣，也可以自行测试C# 4.0的并行新特性。

动态语言组别

首先，要说一句，Google太强了，难以想像JsChome的渲染时间仅是IC++的16.12倍，C#的4.94倍。我有信心用JavaScript继续写图形、物理方面的博文了。

以下比较各动态语言的相对时间，以JsChrome为基准。 Chrome的V8 JavaScript引擎(1.00x)大幅抛离Firefox的SpiderMonkey引擎(15.09x)。而LuaJIT(3.49x)和Lua(5.16x)则排第二和第三名。 Lua的JIT版本是没有JIT的68%，并没有想像中的快，但是也比Python(16.48x)快得多。曾听说过Ruby有效能问题，没想到问题竟然如此严重(327.31x)，其渲染时间差不多是Python的20倍。

我认为，本实验中，不同语言的性能差异，并非在于数值运算，而是对象生成及函数调用。我使用Python内建的profiling功能: