项目数据
项目介绍
Star 增长趋势
本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整
数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-31 · 当前星标 ★ 4630
技术标签
使用教程
⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。
⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。
环境要求
- C++ 编译环境(GCC、Clang 或 MSVC 等)
- Git(用于获取官方仓库源码)
- 目标架构为 x86、x86-64 或 AArch64 之一
- 能阅读 asmjit.com 上的示例与文档
安装与启动步骤
-
1获取源码
从官方仓库克隆源码,或下载压缩包解压到本地目录,后续直接以该目录为包含路径。
git clone https://github.com/asmjit/asmjit.git -
2确认目录结构
项目根目录就是包含路径;asmjit 目录下有 core、x86、a64、arm、ujit 等模块子目录。
-
3编写调用代码
在工程中按需引用 core 与目标架构模块,组装、构建或编译逻辑参照官网示例编写。
-
4配置包含路径编译
编译时把项目根目录加入头文件包含路径;README 未给出独立构建脚本,编译方式随你的工程而定。
g++ -I/path/to/asmjit your_code.cpp -o your_app -
5运行验证
执行生成的可执行文件确认无报错,再对照 asmjit-testing 中的测试与基准核对行为。
./your_app
如何确认成功
编译无错误且可执行文件运行退出正常;如需更严格核对,可参考 asmjit-testing 中的测试工程。
常见问题
Q:需要先单独编译安装 asmjit 吗?
A:README 未提供独立安装步骤,项目根目录本身就是包含路径,把源码放进工程或加入编译器包含路径即可引用。
Q:asmjit-testing 目录要一起放进项目吗?
A:不要。README 明确说明该目录是单元测试、集成测试与基准,不应嵌入到你的项目中。
Q:支持哪些 CPU 架构?
A:支持 x86、x86-64 与 AArch64;arm 目录是 AArch32 与 AArch64 共用的 ARM API,a64 目录仅供 AArch64 后端使用。
Q:db 和 tools 目录要改吗?
A:不需要。它们是用于重新生成指令数据库与生成文件的工具,普通使用者直接使用已生成内容即可。
注意事项
- 更多示例与文档请查阅官网 asmjit.com。
- 项目采用 zlib 许可,商用前请阅读 LICENSE.md。
- 源码获取与编译方式如与你的构建系统不同,以你工程的构建配置为准。
核心亮点
- 同时覆盖 x86、x86-64 与 AArch64,跨架构 JIT 后端可复用同一套 API
- 提供汇编器、Builder、Compiler 三层抽象,既能手写指令也能做寄存器分配与指令选择
- 依赖极少、体积小、启动与编码开销低,适合对延迟敏感的热路径
不足之处
- API 偏底层,需要使用者具备汇编与调用约定知识,上手门槛较高
- 不提供完整优化器,复杂表达式与高级语言特性需自行实现
- 文档以示例和头文件注释为主,系统性教程较少
适用场景
- 为脚本语言或 DSL 实现 JIT 编译后端,把热点函数编译为原生代码
- 在高频交易、数据库表达式求值等低延迟场景动态生成专用机器码
- 开发调试器、插桩工具或二进制分析工具时进行指令级代码生成与改写
替代项目
LLVM、libjit、DynASM
下一篇:prime
同类项目推荐
extractous
开源
一条命令提取所有文档内容,快如闪电
Fast and efficient unstructured data extraction. Written in Rust with bindings for m···
awesome-argo
开源
一站式逛遍 Argo 生态,找工具、学案例、避坑提效
A curated list of awesome projects and resources related to Argo (a CNCF graduated p···
agent-infer
开源
基于 vLLM 的智能体推理后端,多轮工具调用更省心
vLLM based inference framework for agentic workload.
sdk
开源
给生产级 ML 装个元数据仓库,让模型资产可追踪、可复现。
Metadata store for Production ML
TransformerEngine
开源
让 Transformer 在 NVIDIA GPU 上跑得更快更省显存
A library for accelerating Transformer models on NVIDIA GPUs, including using 8-bit ···
ai-on-openshift
开源
在OpenShift上快速部署AI工作负载,参考架构即拿即用。
AI-on-OpenShift website source code
kitops
开源
把 AI 模型打包成标准镜像,像管容器一样管 AI 资产
An open source DevOps tool from the CNCF for packaging and versioning AI/ML models, ···
lemoncrow
开源
让编码智能体提速 25%、降价 30%,质量不变
A Complete faster runtime for coding agents. Optimize the journey, not the hop. Make···
full-stack-on-prem-cv-mlops
开源
一条命令,从Notebook到百万级CV服务
"1 config, 1 command from Jupyter Notebook to serve Millions of users", Full-stack O···
