Warum ist das Addieren und Subtrahieren von 0,1f bei Gleitkommaoperationen so viel langsamer als das Addieren und Subtrahieren von 0?

Verstehen der Auswirkungen denormalisierter Zahlen auf die Leistung

Einführung

Gleitkommaoperationen können sich erheblich auf die Gesamtleistung auswirken. Das Verständnis potenzieller Leistungsengpässe ist für die Optimierung der Codeeffizienz von entscheidender Bedeutung. In diesem Artikel wird die Leistungsdiskrepanz zwischen zwei scheinbar identischen Codefragmenten und die Rolle denormalisierter Zahlen bei diesem Unterschied untersucht.

fragliche Codefragmente

Die beiden fraglichen Codefragmente lauten wie folgt:

Snippet 1:

y[i] = y[i] + 0.1f;
y[i] = y[i] - 0.1f;

Snippet 2:

y[i] = y[i] + 0;
y[i] = y[i] - 0;

Leistungsunterschiede

Snippet 1, das Addiert und subtrahiert einen Gleitkommawert von 0,1 und läuft mehr als zehnmal langsamer als Snippet 2, das die gleichen Operationen mit einem ganzzahligen Wert von 0 ausführt.

Denormalisierte Zahlen

Denormale (oder subnormale) Gleitkommazahlen sind eine spezielle Klasse von Werten, die stellen sehr kleine Zahlen nahe Null dar. Ihre Darstellung unterscheidet sich von normalen Gleitkommawerten, wodurch ihre Verarbeitung komplexer und möglicherweise langsamer wird.

Auswirkungen denormalisierter Zahlen

Der Leistungsunterschied ergibt sich aus der Tatsache, dass Operationen an denormalisierten Gleitkommazahlen können erheblich langsamer sein als an normalen Gleitkommazahlen. Dies liegt daran, dass viele Prozessoren denormalisierte Zahlen nicht effizient verarbeiten und sie mithilfe von Mikrocode abfangen und auflösen müssen.

Denormalisierte Zahlen im Code

In Snippet 1 wird die Addition und Die Subtraktion von 0,1f führt zu denormalisierten Gleitkommazahlen. Umgekehrt werden in Snippet 2 die Addition und Subtraktion von 0 als normale Gleitkommaoperationen behandelt.

Leistungsvergleich

Die langsamere Leistung von Snippet 1 ist darauf zurückzuführen zur häufigen Erstellung und Verarbeitung denormalisierter Zahlen. Da die Schleife millionenfach wiederholt wird, führt die Anhäufung dieser denormalisierten Vorgänge zu einer erheblichen Leistungseinbuße.

Denormalisierte Zahlen löschen

Um die Rolle denormalisierter Zahlen weiter zu veranschaulichen Durch das Leeren auf Null mithilfe von SSE-Anweisungen wird die Leistung von Snippet 1 erheblich verbessert. Durch das effektive Runden denormalisierter Zahlen auf Null wirken sich diese negativ auf die Verarbeitungsgeschwindigkeit aus beseitigt.

Fazit

Diese Analyse unterstreicht, wie wichtig es ist, die Auswirkungen denormalisierter Zahlen auf die Leistung zu berücksichtigen. Abhängig von der Häufigkeit der Vorgänge und dem Zielprozessor können denormalisierte Zahlen einen erheblichen Overhead verursachen. Das Verständnis ihrer Eigenschaften und potenziellen Auswirkungen auf die Leistung ist für das Schreiben von effizientem Code, der die vollen Fähigkeiten moderner Prozessoren nutzt, von entscheidender Bedeutung.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum ist das Addieren und Subtrahieren von 0,1f bei Gleitkommaoperationen so viel langsamer als das Addieren und Subtrahieren von 0?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!