Pourquoi l'ajout et la soustraction de 0,1f sont-ils tellement plus lents que l'ajout et la soustraction de 0 dans les opérations à virgule flottante ?

Comprendre l'impact sur les performances des nombres dénormalisés

Introduction

Les opérations à virgule flottante peuvent avoir un impact significatif sur les performances globales. Comprendre les goulots d'étranglement potentiels en matière de performances est crucial pour optimiser l'efficacité du code. Cet article examine l'écart de performances entre deux extraits de code apparemment identiques et le rôle des nombres dénormalisés dans cette différence.

Extraits de code en question

Les deux extraits de code en question sont les suivants :

Extrait 1 :

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

Extrait 2 :

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

Disparité des performances

Extrait 1, qui ajoute et soustrait une valeur à virgule flottante de 0,1, s'exécute plus de 10 fois plus lentement que Snippet 2, qui effectue les mêmes opérations avec une valeur entière de 0.

Nombres dénormalisés

Les nombres à virgule flottante dénormaux (ou subnormaux) sont une classe spéciale de valeurs qui représentent de très petits nombres proches de zéro. Leur représentation diffère des valeurs normales à virgule flottante, ce qui rend leur traitement plus complexe et potentiellement plus lent.

Impact des nombres dénormalisés

La différence de performances vient du fait que les opérations sur les nombres à virgule flottante dénormalisés peuvent être considérablement plus lentes que sur les nombres à virgule flottante normaux. En effet, de nombreux processeurs ne gèrent pas efficacement les nombres dénormalisés et doivent les piéger et les résoudre à l'aide d'un microcode.

Nombres dénormalisés dans le code

Dans l'extrait 1, l'ajout et la soustraction de 0,1f donne lieu à des nombres à virgule flottante dénormalisés. À l'inverse, dans l'extrait 2, l'addition et la soustraction de 0 sont traitées comme des opérations normales à virgule flottante.

Comparaison des performances

Les performances plus lentes de l'extrait 1 peuvent être attribuées à la création et au traitement fréquents de nombres dénormalisés. Au fur et à mesure que la boucle itère des millions de fois, l'accumulation de ces opérations dénormalisées entraîne une pénalité de performances significative.

Flushing des nombres dénormalisés

Pour démontrer davantage le rôle des nombres dénormalisés , les remettre à zéro à l'aide des instructions SSE améliore considérablement les performances de l'extrait 1. En arrondissant efficacement les nombres dénormalisés à zéro, leur impact négatif sur la vitesse de traitement est éliminé.

Conclusion

Cette analyse souligne l'importance de considérer l'impact des nombres dénormalisés sur les performances. En fonction de la fréquence des opérations et du processeur cible, les nombres dénormalisés peuvent introduire une surcharge importante. Comprendre leurs caractéristiques et leurs implications potentielles en termes de performances est essentiel pour écrire un code efficace qui exploite toutes les capacités des processeurs modernes.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!