你的視頻處理程序能跑通就行了？

同一個算法，有人用匯編優化後性能提升 5 倍。這不是天賦問題，而是技術盲區。FFmpeg 團隊把內部彙編培訓資料開源了，手把手教你寫工業級高性能代碼。

這個項目教什麼

asm-lessons 是 FFmpeg 官方的彙編語言實戰教程，專門針對音視頻處理中的性能優化。

三個核心課程：

第一課：FFmpeg 工具鏈
學習 FFmpeg 的 x86inc.asm 宏系統，這是跨平台彙編開發的標準工具。掌握 cglobal 等宏定義後，你就能寫出同時兼容 Windows 和 Linux 的彙編函數。

第二課：SIMD 向量化編程
理解 SIMD 的核心思想：一條指令同時處理多個數據。舉個例子，RGB 轉灰度算法，C 語言要逐個處理像素，而 SSE 指令能一次處理 16 個像素，性能直接翻倍。

第三課：實戰優化案例
深入 FFmpeg 實際代碼，學習視頻解碼、色彩空間轉換等算法的彙編實現。配合性能分析工具，能看到每一行代碼對處理速度的影響。

為什麼值得學

對接真實項目
所有代碼都來自 FFmpeg 實際使用的優化方案，不是玩具教程。學完能直接看懂 FFmpeg 源碼裏的彙編文件。

完整學習路徑
從編譯系統到指令集選擇，從寄存器分配到緩存優化，覆蓋工業級彙編開發的完整流程。

社區支持
配套 雲棧社區 海量課程，還有入門級的開源項目列表可以練手。

適合誰學

基礎要求：

• 熟練使用 C 語言指針
• 瞭解基本線性代數
• 有實際的性能優化需求

應用場景：

• 音視頻編解碼開發
• 遊戲引擎性能優化
• AI 模型推理加速
• 嵌入式系統開發

能帶來什麼

實際案例：某視頻解碼程序，C 語言實現處理 1080p 視頻是 30 幀每秒，加入 AVX2 彙編優化後達到 120 幀每秒。這種提升不需要換硬件，只需要正確使用 CPU 的 SIMD 指令。

在招聘市場上，掌握彙編優化的工程師薪資普遍高 30% 以上。而且這項技能在 AI 推理、實時渲染等高性能計算領域是硬需求。

怎麼開始

準備環境：

git clone https://github.com/FFmpeg/asm-lessons.git
sudo apt install nasm

學習建議：

• 每天一小時，先通讀三個課程
• 對照 FFmpeg 源碼理解實際應用
• 用 perf 工具驗證優化效果
• 從簡單任務開始貢獻代碼

最後説兩句

彙編不是過時技術，而是性能優化的終極手段。當你的代碼需要榨乾硬件性能時，這是繞不開的。

FFmpeg 這套教材最大的價值，是把頂級開源項目的優化經驗系統化地教給你。學完之後，你獲得的不只是彙編技能，更是工業級性能優化的工程思維。

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配套資源

Github： FFmpeg/asm-lessons

官方文檔： ffmpeg.org/developer.html

C++教程： https://yunpan.plus/t/465-1-1

標籤：#asm-lessons #Github #FFmpeg #彙編語言 #性能優化 #音視頻處理 #SIMD

原文：https://yunpan.plus/t/534-1-1