내장 유형의 성능: 적분 산술과 부동 소수점 산술 평가
적분 산술 및 부동 소수점 산술은 한때 중요했지만, 현대에는 줄어들었다
부동 소수점 대 정수
역사적으로 부동 소수점 연산은 정수 연산보다 현저히 느릴 수 있습니다. 그러나 최신 컴퓨터에서는 이러한 불일치가 최소화됩니다. 최신 프로세서는 일반적으로 완전한 하드웨어 지원을 통해 정수 연산 크기 내에서 부동 소수점 연산을 처리합니다. 모바일 장치에 더 높은 컴퓨팅 성능이 필요하기 때문에 이러한 격차는 더욱 좁아집니다.
다른 크기 정수 유형
CPU는 일반적으로 기본 단어 크기의 정수에서 가장 효율적으로 작동합니다. 최신 아키텍처에서는 32비트 작업이 8비트 또는 16비트 작업보다 더 빠를 수 있습니다. 그러나 16비트 데이터는 메모리를 덜 소비하므로 느린 작업으로 인한 지연 시간 비용을 완화할 수 있습니다.
기타 요소
벡터화는 더 좁은 유형의 성능을 향상시켜 다음을 허용합니다. 병렬 작업. 그러나 효율적인 벡터 코드를 구현하려면 부지런한 최적화가 필요합니다.
성능 차이의 이유
성능 변동은 두 가지 주요 요인에서 발생합니다.
- 회로 복잡성: 분할과 같은 복잡한 작업에는 더 많은 트랜지스터가 필요하며 더 느립니다.
- 사용자 요구: 정수 추가와 같이 수요가 많은 연산은 더 많은 설계 관심을 받고 속도에 최적화됩니다.
결론
내장 유형의 성능 차이가 존재하지만 일반적으로 최신 시스템의 대부분의 애플리케이션에서는 무시할 수 있습니다. 그러나 까다로운 시나리오나 저전력 장치를 대상으로 하는 경우 이러한 미묘한 차이를 이해하면 최적화 노력에 도움이 될 수 있습니다.
위 내용은 적분 및 부동 소수점 산술 성능 차이가 최신 애플리케이션에 어떤 영향을 미칩니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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