


Calculs à virgule flottante et calculs d'entiers sur du matériel moderne : défis et démystification du mythe selon lequel l'entier est plus rapide
Les calculs à virgule flottante ont un réputation historique d'être lent en raison de la présence de coprocesseurs optionnels à l'ère 386. Cependant, les processeurs modernes dotés d’architectures avancées et de puissantes capacités de calcul remettent en question cette idée reçue. Cet article aborde le sujet des calculs en virgule flottante sur le matériel moderne, en examinant les facteurs qui peuvent affecter les performances et en fournissant une méthode pour tester la vitesse relative des opérations en virgule flottante et sur les nombres entiers.
Table des matières :
- Calculs d'entiers et de virgules flottantes dans le passé
- L'évolution du processeur Architectures
- Variation des performances selon les architectures
- Test des performances sur le matériel cible
- Résultats d'analyse comparative
- Ressources supplémentaires
Calculs d'entiers et de virgules flottantes dans le Passé
À l'ère des processeurs 386, les calculs en virgule flottante étaient en effet nettement plus lents que les calculs en nombres entiers en raison des capacités de calcul limitées des coprocesseurs optionnels. Cette contrainte a souvent conduit les développeurs à opter pour des calculs d'entiers, même pour des tâches où la précision en virgule flottante était intrinsèquement plus adaptée.
L'évolution des architectures de processeur
Les processeurs modernes ont connu des phénomènes spectaculaires. les progrès de l'architecture, y compris l'introduction d'unités à virgule flottante (FPU) dédiées et de conceptions superscalaires. Ces améliorations ont considérablement réduit l'écart de performances entre les calculs à virgule flottante et les calculs d'entiers, rendant le choix moins évident.
Variation des performances selon les architectures
La généralisation des calculs d'entiers sont universellement plus rapides que les calculs en virgule flottante, car les performances peuvent varier considérablement en fonction de l'architecture spécifique du processeur. Différents processeurs comportent un nombre variable d'ALU et de FPU, ainsi que des variations dans leurs performances ALU/FPU individuelles. Cette variation des capacités matérielles peut entraîner des différences significatives dans la vitesse relative des opérations sur les virgules flottantes et les entiers.
Test des performances sur le matériel cible
Pour déterminer le choix optimal pour votre application spécifique, il est crucial d’effectuer des benchmarks sur le matériel cible. S'appuyer sur les résultats de différentes architectures peut conduire à des conclusions trompeuses.
Résultats de l'analyse comparative
Des exemples de résultats d'analyse comparative de différents processeurs démontrent la variation substantielle des performances entre les architectures. Bien que les calculs de nombres entiers puissent être légèrement plus rapides dans certains cas, les calculs en virgule flottante sont généralement comparables en vitesse et offrent souvent une plus grande précision.
Supplémentaire Ressources :
- [intel.com/content/www/us/en/develop...](https://intel.com/content/www/us/en/develop ...
- [Point flottant vs Entier](h...://stackoverflow.com/questions/5.../flo...
Conclusion
En virgule flottante les calculs étaient historiquement plus lents que les calculs d'entiers, ce n'est plus le cas sur le matériel moderne. Les performances des calculs en virgule flottante dépendent fortement de l'architecture du processeur cible, et il est recommandé d'effectuer des tests pour déterminer les calculs. choix optimal pour des applications spécifiques. Dans de nombreux cas, les calculs en virgule flottante peuvent offrir un meilleur équilibre entre précision et performances.
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La maîtrise des polymorphismes en C peut améliorer considérablement la flexibilité du code et la maintenabilité. 1) Le polymorphisme permet de traiter différents types d'objets comme des objets du même type de base. 2) Implémentez le polymorphisme d'exécution par l'héritage et les fonctions virtuelles. 3) Le polymorphisme prend en charge l'extension de code sans modifier les classes existantes. 4) L'utilisation du CRTP pour implémenter le polymorphisme à temps de compilation peut améliorer les performances. 5) Les pointeurs intelligents aident la gestion des ressources. 6) La classe de base doit avoir un destructeur virtuel. 7) L'optimisation des performances nécessite d'abord l'analyse du code.

C destructeurs ProvidepreciseControloverResourcemangation, tandis que les destructeurs de destructeurs: 1) ont permis de permettre la réévaluation de l'autoroute: 1)

L'intégration de XML dans un projet C peut être réalisée via les étapes suivantes: 1) analyser et générer des fichiers XML à l'aide de la bibliothèque PUGIXML ou TinyXML, 2) Sélectionnez des méthodes DOM ou SAX pour l'analyse, 3) Gérer les nœuds imbriqués et les propriétés multi-niveaux, 4) Optimiser les performances à l'aide de techniques de débogage et de meilleures pratiques.

XML est utilisé en C car il fournit un moyen pratique de structurer les données, en particulier dans les fichiers de configuration, le stockage de données et les communications réseau. 1) Sélectionnez la bibliothèque appropriée, telle que TinyXML, PUGIXML, RapidXML et décider en fonction des besoins du projet. 2) Comprendre deux façons d'analyse et de génération XML: DOM convient à l'accès et à la modification fréquents, et le sax convient aux fichiers volumineux ou aux données de streaming. 3) Lors de l'optimisation des performances, TinyXML convient aux petits fichiers, PUGIXML fonctionne bien en mémoire et en vitesse, et RapidXML est excellent dans le traitement des fichiers volumineux.

Les principales différences entre C # et C sont la gestion de la mémoire, la mise en œuvre du polymorphisme et l'optimisation des performances. 1) C # utilise un collecteur de déchets pour gérer automatiquement la mémoire, tandis que C doit être géré manuellement. 2) C # réalise le polymorphisme à travers des interfaces et des méthodes virtuelles, et C utilise des fonctions virtuelles et des fonctions virtuelles pures. 3) L'optimisation des performances de C # dépend de la structure et de la programmation parallèle, tandis que C est implémenté via des fonctions en ligne et du multithreading.

Les méthodes DOM et SAX peuvent être utilisées pour analyser les données XML dans C. 1) DOM L'analyse DOM charge XML dans la mémoire, adaptée aux petits fichiers, mais peut prendre beaucoup de mémoire. 2) L'analyse du sax est motivée par des événements et convient aux fichiers volumineux, mais ne peut être accessible au hasard. Le choix de la bonne méthode et l'optimisation du code peuvent améliorer l'efficacité.

C est largement utilisé dans les domaines du développement de jeux, des systèmes intégrés, des transactions financières et de l'informatique scientifique, en raison de ses performances et de sa flexibilité élevées. 1) Dans le développement de jeux, C est utilisé pour un rendu graphique efficace et l'informatique en temps réel. 2) Dans les systèmes embarqués, la gestion de la mémoire de C et les capacités de contrôle du matériel en font le premier choix. 3) Dans le domaine des transactions financières, la performance élevée de C répond aux besoins de l'informatique en temps réel. 4) Dans l'informatique scientifique, les capacités de mise en œuvre de l'algorithme efficace de C et de traitement des données sont pleinement reflétées.

C n'est pas mort, mais a prospéré dans de nombreux domaines clés: 1) le développement de jeux, 2) la programmation du système, 3) l'informatique haute performance, 4) les navigateurs et les applications réseau, C est toujours le choix grand public, montrant ses fortes scénarios de vitalité et d'application.


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