Sind Gleitkommaberechnungen auf modernen CPUs wirklich langsamer als Ganzzahlberechnungen?

Gleitkomma- und Ganzzahlberechnungen auf moderner Hardware

Während die Wahrnehmung, dass Gleitkommaberechnungen langsamer sind als Ganzzahlberechnungen, ihre Wurzeln in der Ära hat Obwohl es sich um frühe Prozessoren mit optionalen Co-Prozessoren handelt, ist es wichtig zu verstehen, dass sich moderne CPUs erheblich weiterentwickelt haben, was diese Annahme bestätigt veraltet.

Bewertung von Geschwindigkeitsunterschieden

Um die Geschwindigkeitsunterschiede zwischen Gleitkomma- und Ganzzahlberechnungen objektiv beurteilen zu können, ist es wichtig, die spezifische CPU-Architektur und die ausgeführten Operationen zu berücksichtigen . Beispielsweise können ganzzahlige Additionen und Subtraktionen auf bestimmten Prozessoren schneller sein, während Gleitkommaoperationen in anderen Bereichen möglicherweise übertreffen.

Benchmarking-Methoden

Eine Methode zum Benchmarking der Geschwindigkeit besteht darin, einfache Codefragmente auszuführen, die bestimmte Vorgänge ausführen. Dieser Ansatz kann jedoch aufgrund externer Faktoren wie Systemlast und Cache-Effekten unzuverlässig sein. Um genauere Ergebnisse zu erhalten, sollten Sie die Verwendung eines Benchmark-Systems wie des Mikrobenchmarks im bereitgestellten Beispiel in Betracht ziehen.

Ergebnisinterpretation

Benchmarking-Ergebnisse variieren erheblich je nach CPU-Architektur. Beispielsweise sind Gleitkommaoperationen auf einem Intel Xeon X5550 hinsichtlich der Geschwindigkeit im Allgemeinen mit Ganzzahloperationen vergleichbar. Im Gegensatz dazu können Gleitkommaoperationen auf einem AMD Opteron 265 bei einigen Typen langsamer sein.

Fazit

Während Ganzzahlberechnungen in der Vergangenheit möglicherweise schneller waren, sind moderne CPUs mit Fortschrittliche ALUs und FPUs beseitigen diesen erheblichen Leistungsunterschied. Die spezifische Geschwindigkeit von Gleitkomma- und Ganzzahlberechnungen hängt von der CPU-Architektur, dem Operationstyp und der Anzahl der verfügbaren ALUs/FPUs ab. Daher ist es wichtig, einen Benchmark auf der Zielhardware durchzuführen, um zuverlässige Annahmen über die Leistung zu treffen.

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