為什麼浮點運算加減 0.1f 比加減 0 慢很多？

了解非規範化數字的效能影響

簡介

浮點運算可以顯著影響整體效能。了解潛在的效能瓶頸對於優化程式碼效率至關重要。本文研究了兩個看似相同的程式碼片段之間的效能差異以及非規範化數字在這種差異中的作用。

問題中的代碼片段

有問題的兩個代碼片段如下：

片段1:

程式碼段2:

效能差異

程式碼段1，其中加減浮點值0.1，運作比Snippet 2 慢10 倍以上，後者使用整數值0 執行相同的操作。

非正規化數字

非正規（或次正規）浮點數是一類特殊的值，表示接近零的非常小的數字。它們的表示形式與普通浮點值不同，這使得它們的處理更加複雜並且可能更慢。

非規範化數字的影響

效能差異源自於以下事實：對非規範化浮點數的操作可能比對正常浮點數的操作慢得多。這是因為許多處理器無法有效地處理非規範化數字，必須使用微代碼捕獲和解析它們。

代碼中的非規範化數字

在代碼段 1 中，加法和減去 0.1f 會得到非規格化的浮點數。相反，在代碼段 2 中，0 的加法和減法被視為普通浮點運算。

效能比較

程式碼段 1 的效能較慢可歸因頻繁建立和處理非規範化數字。隨著循環迭代數百萬次，這些非規範化操作的累積會導致顯著的效能損失。

刷新非規範化數字

進一步示範非規範化數字的作用，使用 SSE 指令將它們刷新為零，顯著提高了程式碼片段 1 的效能。透過有效地將非規範化數字舍入為零，它們對處理速度的負面影響被淘汰。

結論

此分析強調了考慮非規範化數字對效能影響的重要性。根據操作頻率和目標處理器，非規範化數字可能會帶來大量開銷。了解它們的特性和潛在的效能影響對於編寫利用現代處理器全部功能的高效程式碼至關重要。

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