主要观点：

• 作者通过 RPython 基准程序测试 RPython GC 分配对象的速度，比较了不同情况下的性能。
• 探讨了 RPython GC 的分配快速路径、与 Boehm GC 的对比、perf stats统计、GC 运行频率以及 JIT 生成的机器码等方面。
• 还将运行在 RPython 和常规 Python 代码上的性能进行了对比。

关键信息和重要细节：

• 测试代码通过在紧密循环中分配A类实例来测量分配速度，考虑了是否初始化字段等情况。
• RPython 类型推断会找出A类实例的字段信息，64 位架构下一个A实例需 16 字节。
• 为避免 RPython 静态优化移除分配，同时保持两个实例存活，通过特定方式修改代码。
• perf stats可获取执行统计信息，如缓存引用、周期等，该循环能达到 >5 条指令/周期。
• RPython GC 根据 L2 缓存大小确定托儿所大小为 4MiB，每次小收集很快，约 2%时间花在 GC 上。
• 反汇编编译后的二进制代码可找到 RPython GC 分配的机器码逻辑，包含相关指针操作等。
• 作为常规 Python 代码运行时，由于动态类型，用户定义类的实例更大，用int对象测试，JIT 生成的机器码不如 GCC 高效。

总结：通过一系列测试和分析，展示了 RPython GC 的分配性能及与其他情况的对比，体现了计算机硬件和软件设计在性能方面的特点。