为什么浮点运算中加减 0.1f 比加减 0 慢很多？

了解非规范化数字的性能影响

简介

浮点运算可以显着影响整体性能。了解潜在的性能瓶颈对于优化代码效率至关重要。本文研究了两个看似相同的代码片段之间的性能差异以及非规范化数字在这种差异中的作用。

问题中的代码片段

有问题的两个代码片段如下：

片段1:

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

代码段 2:

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

性能差异

代码段 1，其中加减浮点值 0.1，运行比 Snippet 2 慢 10 倍以上，后者使用整数值 0 执行相同的操作。

非正规化数字

非正规（或次正规）浮点数是一类特殊的值，表示接近零的非常小的数字。它们的表示形式与普通浮点值不同，这使得它们的处理更加复杂并且可能更慢。

非规范化数字的影响

性能差异源于以下事实：对非规范化浮点数的操作可能比对正常浮点数的操作慢得多。这是因为许多处理器无法有效地处理非规范化数字，必须使用微代码捕获和解析它们。

代码中的非规范化数字

在代码段 1 中，加法和减去 0.1f 会得到非规格化的浮点数。相反，在代码段 2 中，0 的加法和减法被视为普通浮点运算。

性能比较

代码段 1 的性能较慢可归因频繁创建和处理非规范化数字。随着循环迭代数百万次，这些非规范化操作的累积会导致显着的性能损失。

刷新非规范化数字

进一步演示非规范化数字的作用，使用 SSE 指令将它们刷新为零，显着提高了代码片段 1 的性能。通过有效地将非规范化数字舍入为零，它们对处理速度的负面影响被淘汰。

结论

此分析强调了考虑非规范化数字对性能影响的重要性。根据操作频率和目标处理器，非规范化数字可能会带来大量开销。了解它们的特性和潜在的性能影响对于编写利用现代处理器全部功能的高效代码至关重要。

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