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Warum sind denormalisierte Gleitkommazahlen so langsam?

Susan Sarandon
Freigeben: 2024-12-25 16:19:14
Original
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Why Are Denormalized Floating-Point Numbers So Slow?

Auswirkungen denormalisierter Gleitkommawerte auf die Leistung

Die im bereitgestellten Code beobachtete Leistungsungleichheit ergibt sich aus dem Vorhandensein denormalisierter Gleitkommawerte . Denormalisierte Werte stellen Zahlen dar, die extrem nahe bei Null liegen und normalerweise in einem komprimierten Format gespeichert werden. Während diese Komprimierung die Speichereffizienz verbessert, verlangsamt sie Vorgänge mit denormalisierten Zahlen drastisch.

Codeanalyse

Im ersten Codeausschnitt führt die Verwendung von 0.1f denormalisierte Werte ein in die Berechnungen ein. Dies liegt daran, dass 0,1f intern als normalisierter Wert von 0x3f800000 dargestellt wird, aber im Verlauf der Vorgänge aufgrund aufeinanderfolgender Additionen und Subtraktionen schließlich denormalisiert wird.

Auswirkungen auf die Leistung

Denormalisierte Gleitkommaoperationen können deutlich langsamer sein als normalisierte Operationen. Dies liegt daran, dass viele Prozessoren nicht über dedizierte Schaltkreise zur Verarbeitung denormalisierter Werte verfügen und auf Software-Emulation zurückgreifen müssen, was einen erheblichen Overhead verursacht.

Vergleich von Codeversionen

Der zweite Code-Snippet, das 0 statt 0.1f verwendet, vermeidet die Erstellung denormalisierter Werte. Dadurch wird der Code wesentlich schneller ausgeführt.

Fazit

Leistungsempfindliche Anwendungen sollten generell auf die Verwendung denormalisierter Gleitkommawerte verzichten. Die Einführung der Denormalisierung kann die Leistung erheblich beeinträchtigen, insbesondere in Schleifen, die mehrere Operationen an Gleitkommavariablen ausführen.

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