


Gleitkommaberechnungen vs. Ganzzahlberechnungen auf moderner Hardware: Herausforderungen und Entlarvung des Mythos, dass Ganzzahl schneller ist
Gleitkommaberechnungen haben eine Aufgrund des Vorhandenseins optionaler Co-Prozessoren in der 386-Ära hatte es den historischen Ruf, langsam zu sein. Moderne CPUs mit fortschrittlicher Architektur und leistungsstarken Rechenkapazitäten stellen diese herkömmliche Meinung jedoch in Frage. Dieser Artikel befasst sich mit dem Thema Gleitkommaberechnungen auf moderner Hardware, untersucht die Faktoren, die sich auf die Leistung auswirken können, und stellt eine Methode zum Testen der relativen Geschwindigkeit von Gleitkomma- und Ganzzahloperationen bereit.
Inhaltsverzeichnis:
- Ganzzahl- und Gleitkommaberechnungen in der Vergangenheit
- Die Entwicklung der CPU Architekturen
- Unterschiedliche Leistung zwischen Architekturen
- Leistung auf Zielhardware testen
- Benchmarking-Ergebnisse
- Zusätzliche Ressourcen
Ganzzahl- und Gleitkommaberechnungen im Vergangenheit
Im Zeitalter der 386-Prozessoren waren Gleitkommaberechnungen aufgrund der begrenzten Rechenkapazitäten der optionalen Coprozessoren tatsächlich deutlich langsamer als Ganzzahlberechnungen. Diese Einschränkung führte häufig dazu, dass Entwickler sich für Ganzzahlberechnungen entschieden, selbst für Aufgaben, bei denen Gleitkommagenauigkeit von Natur aus besser geeignet war.
Die Entwicklung der CPU-Architekturen
Moderne CPUs haben dramatische Ereignisse erlebt Fortschritte in der Architektur, einschließlich der Einführung dedizierter Gleitkommaeinheiten (FPUs) und superskalarer Designs. Diese Verbesserungen haben die Leistungslücke zwischen Gleitkomma- und Ganzzahlberechnungen erheblich verringert, wodurch die Auswahl weniger eindeutig ist.
Unterschiedliche Leistung zwischen Architekturen
Die Verallgemeinerung von Ganzzahlberechnungen allgemein schneller als Gleitkommaberechnungen sind, ist fehlerhaft, da die Leistung je nach spezifischer CPU-Architektur stark variieren kann. Verschiedene CPUs weisen eine unterschiedliche Anzahl von ALUs und FPUs sowie Unterschiede in ihrer individuellen ALU/FPU-Leistung auf. Diese Variation der Hardwarefunktionen kann zu erheblichen Unterschieden in der relativen Geschwindigkeit von Gleitkomma- und Ganzzahloperationen führen.
Testen der Leistung auf Zielhardware
Um die optimale Wahl für zu ermitteln Für Ihre spezifische Anwendung ist es wichtig, Benchmarks auf der Zielhardware durchzuführen. Sich auf Ergebnisse verschiedener Architekturen zu verlassen, kann zu irreführenden Schlussfolgerungen führen.
Benchmarking-Ergebnisse
Beispiel-Benchmarking-Ergebnisse verschiedener CPUs zeigen die erheblichen Leistungsunterschiede zwischen den Architekturen. Während Ganzzahlberechnungen in bestimmten Fällen etwas schneller sein können, sind Gleitkommaberechnungen im Allgemeinen in der Geschwindigkeit vergleichbar und bieten oft eine höhere Genauigkeit.
Zusätzlich Ressourcen:
- [intel.com/content/www/us/en/develop...](https://intel.com/content/www/us/en/develop ...
- [Gleitkomma vs Ganzzahl](h...://stackoverflow.com/questions/5.../flo...
Fazit
Während Gleitkomma Während Berechnungen in der Vergangenheit langsamer waren als Ganzzahlberechnungen, ist dies auf moderner Hardware nicht mehr der Fall. Die Leistung von Gleitkommaberechnungen hängt stark von der Ziel-CPU-Architektur ab und es wird empfohlen, Benchmarks durchzuführen, um die optimale Wahl zu ermitteln In vielen Fällen können Gleitkommaberechnungen ein besseres Gleichgewicht zwischen Präzision und Leistung bieten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSind Ganzzahlberechnungen auf moderner Hardware immer schneller als Gleitkommaberechnungen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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