为什么浮点运算中乘法通常比除法更快？

浮点除法与乘法的性能

对于浮点运算，处理器具有不对称的性能。虽然乘法通常只需要几个时钟周期，但除法可能需要更长的时间。这种差异会影响代码效率，如提供的示例所示：

float f1 = 200f / 2;
float f2 = 200f * 0.5;

在许多情况下，乘以 0.5 会比除以 2 稍快。这种差异是由于硬件除法的复杂性而产生的.

除法的机制

除法需要一个迭代的减法过程，就像长除法一样小学。相反，乘法在很大程度上可以通过同时加法来执行，从而使其运算速度更快。

为了改善除法的性能损失，一些 CPU 采用倒数近似来加速该过程。虽然这种方法不如真正的除法准确，但它可以显着提高速度。

案例研究

性能差异在以下循环中变得更加明显：

float f1;
float f2 = 2;
float f3 = 3;

for (i = 0; i < 1e8; i++) {
  f1 = (i * f2 + i / f3) * 0.5; // or divide by 2.0f, respectively
}

这里，循环内的除法运算将带来很大的开销，因此最好使用乘以 0.5

结论

了解浮点除法的硬件限制可以帮助程序员优化代码性能。在许多情况下，利用乘以常数值比直接除法要快得多，特别是在循环中。

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