float 配列に 0.1f を追加すると、0 を追加するよりも大幅に遅いのはなぜですか? このパフォーマンスの問題はどのように解決できるのでしょうか?
float 配列に 0.1f を追加すると、0 を追加する場合に比べてパフォーマンスが 10 倍遅くなるのはなぜですか?
パフォーマンスの違いは処理によって生じます。プロセッサによる非正規化 (または非正規化) 浮動小数点数の計算。非正規数はゼロに非常に近い値を表し、パフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。
float 配列に 0.1f を追加すると、元の値が非正規数でなくても、結果が非正規数になることがあります。これは、浮動小数点表現の精度が限られているためです。非正規数に対する演算は、通常、正規化された数値に対する演算よりもはるかに遅くなります。これは、多くのプロセッサが非正規数を直接処理できず、マイクロコードを使用して非正規数を解決する必要があるためです。
対照的に、float 配列に 0 を加算しても、非正規数は生成されません。これは、0 がすでに正規化された数値であるためです。したがって、0 を含む演算はより効率的に実行できます。
非正規数のパフォーマンスへの影響を示すために、次のコードを検討してください。
const float x[16] = { 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2.0, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6}; const float z[16] = {1.123, 1.234, 1.345, 156.467, 1.578, 1.689, 1.790, 1.812, 1.923, 2.034, 2.145, 2.256, 2.367, 2.478, 2.589, 2.690}; float y[16]; for (int i = 0; i <p>ここでは、float 配列に 0.1f を追加しています。結果の値は非正規数に変換されるため、速度が大幅に低下します。</p><p>非正規数によるパフォーマンスへの影響を回避するには、 <strong>_MM_SET_FLUSH_ZERO_MODE(_MM_FLUSH_ZERO_ON);</strong> は非正規化をゼロにフラッシュするための組み込み関数です。これは、非正規化されるはずの値がゼロに丸められることを意味します。この組み込みを使用すると、浮動小数点配列を操作する際のコードのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。</p>
以上がfloat 配列に 0.1f を追加すると、0 を追加するよりも大幅に遅いのはなぜですか? このパフォーマンスの問題はどのように解決できるのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

DOMおよびSAXメソッドを使用して、CのXMLデータを解析できます。1)DOMのXMLをメモリに解析することは、小さなファイルに適していますが、多くのメモリを占有する可能性があります。 2)サックス解析はイベント駆動型であり、大きなファイルに適していますが、ランダムにアクセスすることはできません。適切な方法を選択してコードを最適化すると、効率が向上する可能性があります。

Cは、高性能と柔軟性のため、ゲーム開発、組み込みシステム、金融取引、科学的コンピューティングの分野で広く使用されています。 1)ゲーム開発では、Cは効率的なグラフィックレンダリングとリアルタイムコンピューティングに使用されます。 2)組み込みシステムでは、Cのメモリ管理とハードウェア制御機能が最初の選択肢になります。 3)金融取引の分野では、Cの高性能はリアルタイムコンピューティングのニーズを満たしています。 4)科学的コンピューティングでは、Cの効率的なアルゴリズムの実装とデータ処理機能が完全に反映されています。

Cは死んでいませんが、多くの重要な領域で栄えています。1)ゲーム開発、2)システムプログラミング、3)高性能コンピューティング、4)ブラウザとネットワークアプリケーション、Cは依然として主流の選択であり、その強力な活力とアプリケーションのシナリオを示しています。

C#とCの主な違いは、構文、メモリ管理、パフォーマンスです。1)C#構文は最新であり、LambdaとLinqをサポートし、CはC機能を保持し、テンプレートをサポートします。 2)C#はメモリを自動的に管理し、Cは手動で管理する必要があります。 3)CパフォーマンスはC#よりも優れていますが、C#パフォーマンスも最適化されています。

tinyxml、pugixml、またはlibxml2ライブラリを使用して、CでXMLデータを処理できます。1)XMLファイルを解析する:DOMまたはSAXメソッドを使用し、DOMは小さなファイルに適しており、SAXは大きなファイルに適しています。 2)XMLファイルを生成:データ構造をXML形式に変換し、ファイルに書き込みます。これらの手順を通じて、XMLデータを効果的に管理および操作できます。

CのXMLデータ構造を使用すると、TinyXMLまたはPUGIXMLライブラリを使用できます。 1)PUGIXMLライブラリを使用して、XMLファイルを解析して生成します。 2)本情報などの複雑なネストされたXML要素を処理します。 3)XML処理コードを最適化し、効率的なライブラリとストリーミング解析を使用することをお勧めします。これらの手順を通じて、XMLデータを効率的に処理できます。

Cは、低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲーム開発、金融取引システム、組み込みシステムに不可欠であるため、パフォーマンスの最適化を支配しています。具体的には、次のように現れます。1)ゲーム開発では、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲームエンジン開発に適した言語になります。 2)金融取引システムでは、Cのパフォーマンスの利点は、非常に低いレイテンシと高スループットを保証します。 3)組み込みシステムでは、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、リソースに制約のある環境で非常に人気があります。

C XMLフレームワークの選択は、プロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)TinyXMLは、リソースに制約のある環境に適しています。2)PUGIXMLは高性能要件に適しています。


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