速度评测：Silu vs CPython vs Rust（2026-10-25, v1.9.0）

数据由 python benchmarks/run_benchmarks.py --report 生成
（每程序 3 轮取中位数，含进程启动；Apple Silicon；CPython 3.13
/ Rust 1.89 release / clang -O2）。方法学与各程序归因见
benchmarks/README.md。复现：
python benchmarks/run_benchmarks.py --report。

一、运行速度：15 程序（含 Json 孪生）× 4 平面

程序	Silu 解释器	CPython	Silu 原生	Rust	vs 解释器	vs CPython	vs Rust	输出
---	---	---	---	---	---	---	---	---
arith	5.532s	0.080s	0.0033s	0.0029s	1681×	24.4×	0.9×	ok
dict	0.269s	0.034s	0.0022s	0.0028s	125×	15.6×	1.3×	ok
fannkuch	0.049s	0.032s	0.0026s	0.0025s	19×	12.1×	0.9×	ok
fib	1.814s	0.036s	0.0025s	0.0028s	718×	14.2×	1.1×	ok
float	3.791s	0.052s	0.0027s	0.0028s	1397×	19.3×	1.0×	ok
jsonparse	1.747s	0.047s	0.0074s	0.0036s	236×	6.3×	0.5×	ok
jsonparse_json	1.816s	0.042s	0.0079s	—	231×	5.3×	(Json 孪生，见 RFC 7c)	ok
knucleotide	15.614s	0.889s	0.0110s	0.0148s	1421×	80.9×	1.3×	ok
list	0.479s	0.035s	0.0024s	0.0024s	202×	14.8×	1.0×	ok
mandelbrot	1.214s	0.041s	0.0024s	0.0027s	514×	17.2×	1.2×	ok
nbody	61.200s	0.214s	0.0057s	0.0054s	10718×	37.6×	0.9×	ok
spectral	71.253s	0.288s	0.0074s	0.0047s	9576×	38.7×	0.6×※	ok
string	0.553s	0.049s	0.0030s	0.0022s	183×	16.1×	0.7×	ok
trees	0.873s	0.031s	0.0032s	0.0034s	276×	9.8×	1.1×	ok
wordcount	6.740s	0.088s	0.0233s	0.0137s	289×	3.8×	0.6×	ok

**几何平均：0.9× vs Rust（整体略落后）｜15.6× vs CPython｜515× vs 解释器**；启动基线 silu-int 0.038s / cpython 0.028s / binary 0.0041s。 15 行中 10 项 ≥0.9×（dict/knucleotide 1.3× 最大领先）。

运行时瘦身注记：LTO + -Wl,-dead_strip 已按符号粒度剥离 未引用的运行时函数（fib 二进制 35KB vs 单体 113KB），"按程序选 择运行时"的瘦身项就此关闭——链接器免费做掉了。

jsonparse 五方对比（安静环境 31 次取 min，87KB 文档，输出五方逐字节一致）：

平面	min	备注
C（clang -O2，同构树+realloc，benchmarks/c/jsonparse.c）	2.7ms	中位数不稳（10-27ms 摆动，malloc 敏感）
Rust（serde_json 形状）	3.6ms	稳定
Silu class 孪生	6.5ms	稳定
Silu Json 孪生	6.7ms	稳定
CPython（pycompat）	42ms
Silu 解释器	1735ms

LTO 抹平了 RFC 7c 的 1.2ms：Json 孪生与 class 孪生现已持平 （unwrap/tag 派发被 -flto 内联进热循环），RFC 7c 的"消费端开销" 结论由 LTO 默认路径自动修正。剩余 vs Rust/C 的差距仍归因构造端 （J1 三层分解的 ~1.9ms instance+容器）。

※ spectral 高方差注记（v1.14.0 复测）：同一二进制三次环境测得 4.5–7.4ms 摆动（几 ms 级程序的毫秒抖动即百分比大幅摆动）；且 链接策略成本已单独测得——同一 .ll 单体 clang 直编 3.86ms（1.17× 反超 Rust），而 siluc 的"程序.o + rt.o"分离 链接 5.58ms（0.81×）：跨翻译单元边界阻止了运行时函数内联。 LTO 单体验证 3.89ms 可复原该收益。

已落地（f475966）：LTO 链接现为 siluc 默认——rt.o 改存 LLVM bitcode（一次性 0.15s），用户模块同编 bitcode，链接 clang -flto -O2 -Wl,-dead_strip（无冲突）。成本账：每次链接 +20ms（0.05 vs 0.03s），siluc 总时长温态维持 0.11-0.12s。收益 （安静环境手测，vs Rust）：spectral 4.66→4.15ms、fib 1.08×、 dict 1.04×、arith 1.03×；启动基线减半（4.1→2.1ms）。 首次集成失败的两个教训：诊断须用 rt-lifted.ll（internal global 已提升），spectral 跨分钟摆动 4.15-6.8ms 使套件轮均值 不可作单一依据（三轮 0.9×→0.7×→0.8×，binary 与 rust 双侧 同抖）——单项手测 A/B 是本机可靠口径。 两块已归因的剩余短板见第三节。

二、编译速度：siluc vs rustc vs clang

编译器	fib（s/程序）	说明
siluc（C 驱动 + siluc1）	0.136s	一行命令、零 Python；运行时 .o 缓存
rustc -C opt-level=3	0.128s	直调无缓存（三连编译恒定 + 磁盘零残留，实证）
Python 管线（selfhost_build）	0.178s	编排是 Python，编译器本体仍是 siluc1
Python 编译器（silu build）	0.497s	全 Python 实现，开发/调试用
clang -O2（C 孪生）	0.06s	参照

siluc 与 rustc 差距 1.06×，剩余部分全在 clang 用户段+链接本体 （管线 ~0.12s 是 clang 地板价）。cargo 的缓存是工件级（冷 0.274s / 热 0.050s），与我们的 .o 缓存同类但粒度更粗。

三、速度演进轨迹（做对了什么）

日期	里程碑	jsonparse	全套几何 vs Rust
10-14	基线（v1.0 前）	78ms（0.06×）	0.9×（Rust 略胜）
10-24	print 特化：静态标量/字符串免 pyobj 盒	—	—
10-25	dead_strip 链接（体积 3×↓）	—	—
10-25	match 类模式窄化：case JInt(n) 载荷静态绑定	78→75ms	—
10-25	str 传参借用：修复每层递归深拷整个文档	78.7→8.3ms（9.5×）	—
10-25	刷新报告（含全部修复）	10.7ms（0.4×）	0.9×（持平区间）

两个已归因的剩余短板（按需再战）：

• jsonparse 0.6×（10-27 第三轮：8.0-8.5ms vs rust 4.5-4.8ms，物化池化后）：

三层归因（构造 12% / 物化大头）与修复链——v1.11.4 的池最初挂在了 零调用的 rawstr_char_at 上（收益 0.8ms 实为噪音，本轮修正）；真正的 热路径是 s[i] 的 view→RAWSTR 物化（rawstr_new_copy：2 次 malloc + memcpy + SIMD 码点计数，每字符 ~62ns）。本轮把物化接到 rawstr_char1（单字节码点走 256 项共享池，cap=-1 永生哨兵）： 扫描探针 9.9→4.7ms，**与手写 ord() 惯用法持平（62→~5ns/字符）**， jsonparse 9.8→8.0-8.5ms。内联策略实测否定：clang -O2 早已内联 小运行时函数（汇编证实），剩余单次 char1 调用加 alwaysinline 反而 4.64→4.91ms（icache 伤）。**剩余差距 ≈ 构造成本 1.9ms （纯运行口径 5.2 vs 3.5ms 差 1.7ms）**——sum-type（RFC S1-S4）从 "次要" 升级为收官关键路径：物化修复后构造占比从 12% 升至 ~24%。

• wordcount 0.6×（10-27 复测）：v1.11.3 的下标类型推断消除了

w = vocab[i] 的 pyobj 装箱（.ll 调用序列验证），但暴露了更深 一层：rawlist_str_get 是拷贝语义（slots own copies），每次 读取 malloc 新块 + free 旧槽，两次堆操作反而贵过单次装箱。 A/B 实测（旧 .ll 21.2ms vs 新 24.3ms，各 15 次取最小值）。 根治 = 借用读（不可变元素下标返回借用指针）或缓冲复用 （rawstr_copy_into，Rust clone_from 思路）——与 jsonparse 的 字符访问是同一族不可变值拷贝语义问题，可一并治理。

四、方法学要点

• 四平面先验证后计时：每个程序先确认解释器/CPython/编译

产物/Rust 孪生四方输出一致，否则该行标记 MISMATCH 不计。

• CPython 平面经 pycompat 垫片（Silu 类的位置构造器与裸

CPython 语义不同）；Rust 孪生逐程序手工镜像并比对输出。

• 编译计时中位数 3 次；启动基线单独扣除参照（4.3ms silu /

2.3ms rust 空程序）。

• 逐项归因采用 ablation + macOS sample 采样（示例：jsonparse

的 70ms 热区被采样锁定为传参深拷贝，修复后 8.3ms）。