浮動小数点計算で 0.1f を追加する方が 0 を追加するよりも大幅に遅いのはなぜですか?

非正規化数の処理によるパフォーマンスへの影響

提供されたコードでは、内側のループで 0.1f を追加する場合と 0.1f を追加する場合とでは、パフォーマンスに大きな違いが生じます。非正規化浮動小数点の処理から数値。

非正規化数値

非正規化数値は、ゼロに非常に近い値を表し、浮動小数点表現の精度を拡張するために使用されます。ただし、その処理は正規化された浮動小数点演算よりもかなり遅くなる可能性があります。

パフォーマンスへの影響

内部ループには、浮動小数点数に対するいくつかの演算が含まれ、0.1 が加算されます。 f は、計算に非正規化数を導入します。ループ内の数値の大部分は比較的大きいため、0.1f のような小さな値を追加すると、結果は最も近い非正規化値に切り捨てられ、パフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。

浮動小数点から整数への変換

質問では整数 (0) の加算について言及していますが、実際のコードでは浮動小数点定数 (0.0f)。ループ内では、両方の値が浮動小数点数に変換され、その後そのように処理されます。したがって、この側面はパフォーマンスの違いに直接寄与しません。

非正規化の回避

非正規化された数値によって引き起こされるパフォーマンスへの影響を軽減するには、_MM_SET_FLUSH_ZERO_MODE( _MM_FLUSH_ZERO_ON) 関数を使用して、非正規化数値をゼロとして扱うようにプロセッサに指示します。これにより、コードの実行が大幅に速くなり、0 を追加したバージョンと同等になります。

結論

この特定のコードで 0.1f を追加した場合と 0 を追加した場合のパフォーマンスの違いは、コード シナリオは主に非正規化数値の使用に起因しており、特定のプロセッサでの浮動小数点演算が大幅に遅くなる可能性があります。適切な手法で非正規化を回避すると、このパフォーマンスへの影響を軽減できます。

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