Linux 定义了一个汇编器宏以BX在支持它的 CPU 上使用，这让我怀疑存在一些性能原因。
这个答案和Cortex-A7 MPCore 技术参考手册也指出它有助于分支预测。
然而，我的基准测试工作未能找到与 ARM1176、Cortex-A17、Cortex-A72 和 Neoverse-N1 CPU 的性能差异。
因此，除了与 Thumb 代码交互之外，是否有任何理由更喜欢使用 MMU 并实现 32 位 ARM 指令集的 CPU BX？MOV pc,
编辑添加基准代码，全部对齐到 64 字节：
使用执行无用的计算lr并返回BX：
div_bx
mov r9, #2
mul lr, r9, lr
udiv lr, lr, r9
mul lr, r9, lr
udiv lr, lr, r9
bx lr
在另一个寄存器上执行无用的计算并使用返回BX：
div_bx2
mov r9, #2
mul r3, r9, lr
udiv r3, r3, r9
mul r3, r9, r3
udiv r3, r3, r9
bx lr
使用执行无用的计算lr并返回MOV：
div_mov
mov r9, #2
mul lr, r9, lr
udiv lr, lr, r9
mul lr, r9, lr
udiv lr, lr, r9
mov pc, lr
使用经典函数指针序列调用：
movmov
push {lr}
loop mov lr, pc
mov pc, r1
mov lr, pc
mov pc, r1
mov lr, pc
mov pc, r1
mov lr, pc
mov pc, r1
subs r0, r0, #1
bne loop
pop {pc}
调用使用BLX：
blx
push {lr}
loop nop
blx r1
nop
blx r1
nop
blx r1
nop
blx r1
subs r0, r0, #1
bne loop
pop {pc}
删除nops 会更慢。
结果为每 100000000 次循环的秒数：
Neoverse-N1 r3p1 (AWS c6g.medium)
mov+mov blx
div_bx 5.73 1.70
div_mov 5.89 1.71
div_bx2 2.81 1.69
Cortex-A72 r0p3 (AWS a1.medium)
mov+mov blx
div_bx 5.32 1.63
div_mov 5.39 1.58
div_bx2 2.79 1.63
Cortex-A17 r0p1 (ASUS C100P)
mov+mov blx
div_bx 12.52 5.69
div_mov 12.52 5.75
div_bx2 5.51 5.56
我测试的 3 个 ARMv7 处理器似乎同时识别mov pc, lr和bx lr作为返回指令。然而，带有 ARM1176 的 Raspberry Pi 1被记录为具有仅识别BX lr和一些负载作为返回指令的返回预测，但我没有发现返回预测的证据。
header: .string " Calle BL B Difference"
format: .string "%12s %7i %7i %11i\n"
.align
.global main
main: push {r3-r5, lr}
adr r0, header
bl puts
@ Warm up
bl clock
mov r0, #0x40000000
1: subs r0, r0, #1
bne 1b
bl clock
.macro run_test test
2: bl 1f
nop
bl clock
mov r4, r0
ldr r0, =10000000
.balign 64
3: mov lr, pc
bl 1f
nop
mov lr, pc
bl 1f
nop
mov lr, pc
bl 1f
nop
subs r0, r0, #1
bne 3b
bl clock
mov r5, r0
ldr r0, =10000000
.balign 64
5: mov lr, pc
b 1f
nop
mov lr, pc
b 1f
nop
mov lr, pc
b 1f
nop
subs r0, r0, #1
bne 5b
bl clock
sub r2, r5, r4
sub r3, r0, r5
sub r0, r3, r2
str r0, [sp]
adr r1, 4f
ldr r0, =format
bl printf
b 2f
.ltorg
4: .string "\test"
.balign 64
1:
.endm
run_test mov
mov lr, lr
mov pc, lr
run_test bx
mov lr, lr
bx lr
run_test mov_mov
mov r2, lr
mov pc, r2
run_test mov_bx
mov r2, lr
bx r2
run_test pp_mov_mov
push {r1-r11, lr}
pop {r1-r11, lr}
mov r12, lr
mov pc, r12
run_test pp_mov_bx
push {r1-r11, lr}
pop {r1-r11, lr}
mov r12, lr
bx r12
run_test pp_mov_mov_f
push {r0-r11}
pop {r0-r11}
mov r12, lr
mov pc, r12
run_test pp_mov_bx_f
push {r0-r11}
pop {r0-r11}
mov r12, lr
bx r12
run_test pp_mov
push {r1-r11, lr}
pop {r1-r11, lr}
mov r12, lr
mov pc, lr
run_test pp_bx
push {r1-r11, lr}
pop {r1-r11, lr}
mov r12, lr
bx lr
run_test pp_mov_f
push {r0-r11}
pop {r0-r11}
mov r12, lr
bx lr
run_test pp_bx_f
push {r0-r11}
pop {r0-r11}
mov r12, lr
bx lr
run_test add_mov
nop
add r2, lr, #4
mov pc, r2
run_test add_bx
nop
add r2, lr, #4
bx r2
2: pop {r3-r5, pc}
Cortex-A17 上的结果符合预期：
Calle BL B Difference
mov 94492 255882 161390
bx 94673 255752 161079
mov_mov 255872 255806 -66
mov_bx 255902 255796 -106
pp_mov_mov 506079 506132 53
pp_mov_bx 506108 506262 154
pp_mov_mov_f 439339 439436 97
pp_mov_bx_f 439437 439776 339
pp_mov 247941 495527 247586
pp_bx 247891 494873 246982
pp_mov_f 230846 422626 191780
pp_bx_f 230850 422772 191922
add_mov 255997 255896 -101
add_bx 255900 256288 388
然而，在我的带有 ARM1176 的 Raspberry Pi1 上，运行来自 Raspbery Pi OS 的 Linux 5.4.51+ 并没有显示出可预测指令的优势：
Calle BL B Difference
mov 464367 464372 5
bx 464343 465104 761
mov_mov 464346 464417 71
mov_bx 464280 464577 297
pp_mov_mov 1073684 1074169 485
pp_mov_bx 1074009 1073832 -177
pp_mov_mov_f 769160 768757 -403
pp_mov_bx_f 769354 769368 14
pp_mov 885585 1030520 144935
pp_bx 885222 1032396 147174
pp_mov_f 682139 726129 43990
pp_bx_f 682431 725210 42779
add_mov 494061 493306 -755
add_bx 494080 493093 -987